Web-Analytics - Absolit

Web-Analytics 

Performance-Marketing 

Web-Controlling 

Web-Mining 

Bewertung von Web 2.0-Portalen 

Klickbetrug und Affiliate-Hopping 

Online-Marktforschung 

559 

566 

578 

585 

593 

601 

11 

Leitfaden 

Online Marketing

T. Schwarz: Leitfaden Online Marketing / Kap. 11 Web-Analytics 

„Die Hälfte meiner Werbung ist zum Fenster hinausgeworfenes Geld. Ich weiß nur 

leider nicht, welche Hälfte“. Dieser Henry Ford zugeschriebene – eigentlich von 

John Wanamaker stammende – Ausspruch gilt nicht für Online-Marketing. Hier 

kann sehr genau gemessen werden, welches Werbemittel wie viele gute Kunden 

bringt. Das wird als Performance Marketing bezeichnet. Darüber hinaus können 

aber noch weit mehr Daten via Internet erhoben werden. 

Wolfgang Thomas erläutert, was genau Performance-Marketing ist und was 

dabei gemessen werden kann. Damit kann die Frage beantwortet werden, 

welche Kampagne wie wirksam war und wie sie weiter optimiert werden kann. 

Direktmarketingprofis haben Performance-Marketing als Erste für sich entdeckt. 

Eifersüchtig bewachte Kompetenzgrenzen zwischen Marketing und Vertrieb müssen 

neu abgesteckt werden. 

Thomas Brommund definiert Web-Controlling als Abbildung der Unternehmensziele 

auf den Teilbereich der Internetaktivitäten. Key-Performance-Indicators (KPI) 

liefern aussagekräftige Erfolgsfaktoren. Diese enden nicht mit den Standardmetriken 

PageViews, Visits und Visitors. Ergänzend sollten Bezahlsysteme, Bonitätssysteme, 

externe Datenbanken und Warenwirtschaftssysteme eingebunden werden. 

Martin Oesterer beleuchtet die Möglichkeiten des Web-Mining. Er erläutert, wie 

man Relevanz generieren, Produktaffinitäten bestimmen und Interessen ermitteln 

kann. Data-Mining wird seit Jahrzehnten im Direktmarketing genutzt. Nun setzt es 

sich auch im Online-Marketing durch. Hauptanwendungen sind die Personalisierung 

von Inhalten und die ereignisgesteuerte Interaktion mit Besuchern. 

Harald Eichsteller zeigt, welche Messwerte für die Bewertung von Onlineportalen 

geeignet sind. Marktposition, Kundenstamm, Kundenbeziehung und Nachhaltigkeit 

sind die wichtigsten Faktoren. Bei abnehmenden Responseraten sinkt der Returnon-Customer 

(ROC) überproportional. Hohen Einfluss hat die Churn-Rate, die 

besagt wie viele Premium-Kunden kündigen. Besteht erst einmal ein stabiler 

Kundenstamm, gibt es einen First-Mover-Advantage. Will ein Konkurrent diesen 

durch Nachbauen eines Portals aufholen, ist das schwer. 

Christian Bennefeld demonstriert, dass die präzise Messbarkeit auch eine ganz 

andere Seite des Internet enthüllen kann: Klickbetrug. Um solchen Dingen auf 

die Spur zu kommen, ist das Tracking des Besucherverhaltens durch ein Web- 

Controlling System ratsam. Inzwischen haben jedoch alle großen Anbieter eigene 

Vorkehrungen getroffen, um Manipulationen zu entlarven und diese Klicks 

rückzuvergüten. 

Axel Theobald behandelt die Möglichkeiten der Online-Marktforschung. Online- 

Befragungen vereinen geringe Kosten und hohe Geschwindigkeit. Innerhalb weniger 

Stunden können auch komplexeste Fragebögen entworfen werden. Interessant ist 

die Möglichkeit der zufälligen Anordnung von Fragen oder Antworten. Auch 

Online-Panels können sehr schnell Antworten liefern. Das ist ein Stamm von 

Befragungspersonen, die regelmäßig zu unterschiedlichen Themen befragt werden 

können. 

558

Performance-Marketing – 

Direktmarketing im Internet 

Wolfgang Thomas 

Marketingentscheider, die zum ersten Mal den Begriff Performance-Marketing 

hören, werden wahrscheinlich misstrauisch, da er zunächst wenig aussagekräftig 

und trennscharf daher kommt. Wer möchte schon Marketing-Maßnahmen oder 

Strategien verfolgen, die nicht „performen“, wie man neudeutsch sagt. Jede 

Kampagne, jedes Marketingkonzept wird schließlich auf ein bestimmtes Ziel, eine 

bestimmte Leistung hin entwickelt, sei es nun Markenbekanntheit oder -sympathie 

oder auch die Kaufbereitschaft in der Zielgruppe. 

Das Besondere am Performance-Marketing in Online-Medien ist die Orientierung 

an unmittelbar messbaren Zielgrößen wie zum Beispiel einem Besuch auf einer 

Website, eine Registrierung als Nutzer oder gar den direkten Kauf. Die Fachgruppe 

Performance-Marketing im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW e.V.) hat 

den Begriff daher wie folgt definiert: 

„Performance-Marketing in den digitalen Medien ist ein Bestandteil des 

Mediamix und dient sowohl der Kundengewinnung als auch der Kundenbindung. 

Der Einsatz der verschiedenen Werbemedien verfolgt das Ziel, messbare 

Reaktionen und/oder Transaktionen mit dem Nutzer zu erzielen. Die Ansprache 

des Kunden beziehungsweise Interessenten erfolgt sehr gezielt, nach Möglichkeit 

individuell, um die größtmögliche Interaktion mit den Nutzern zu erreichen. 

Performance-Marketing versteht sich als integrierter Ansatz. Die Bestandteile 

sollen vernetzt zum Einsatz kommen, um so auf Handlungsweisen des Kunden 

beziehungsweise potenzieller Interessenten einwirken zu können.“ 

Wen diese Beschreibung an gängige Direktmarketing-Definitionen erinnert, liegt 

völlig richtig: letztlich ist Performance-Marketing „nur“ die Ausprägung des 

Direktmarketing in interaktiven Medien. Einige Besonderheiten werden aber an 

den folgenden Merkmalen des Performance-Marketing deutlich: 

Performance-Marketing bedeutet Messbarkeit 

Die Reaktionen und Transaktionen der Zielgruppe sind eindeutig, zeitnah, 

vollständig und modular beobachtbar und messbar. 

• Eindeutigkeit bedeutet in diesem Kontext vor allem, dass die Zielgrößen 

direkt aufgezeichnet werden können. Es bedarf keiner Definition und Inter- 

559 

Zielgrößen sind 

unmittelbar 

messbar 

Größtmögliche 

Interaktion durch 

individuelle 

Ansprache

Anzeigentexte 

und Keywords 

können in 

Echtzeit während 

der Kampagne 

geändert werden 


pretation von Hilfsgrößen wie zum Beispiel bei der psychografischen Größe 

der Kaufbereitschaft der Kauf, sondern die Anzahl der Besucher einer Website 

oder der Käufer eines Produktes kann sehr unmittelbar beobachtet werden. 

• Zeitnah ist eine Messung, wenn zwischen der Kampagnenaktivität und der 

Messung der Reaktion durch die Zielgruppe eine Zeitspanne von wenigen 

Stunden oder Tagen liegt, während eine regelmäßige Messung beispiels- 

weise der Markenbekanntheit in Quartals-, Halbjahres- oder gar Jahres- 

Zyklen vorgenommen wird. 

• Vollständig ist eine Messung, wenn diese nicht auf der Reaktion einer 

Stichprobe oder ein Panel sondern auf der Grundgesamtheit aller Interaktionen 

mit der Zielgruppe beruht, was im Performance-Marketing üblicherweise 

der Fall ist. 

• Modular meint eine Betrachtung, in der die einzelnen Kampagnenelemente 

separat beurteilt und auch gesteuert werden können. 

Insbesondere der Aspekt der Modularität unterscheidet Performance-Marketing 

erheblich vom klassischen Marketing. Stellen wir uns einen Print- oder TV-Flight 

vor, so ist die Auswirkung einer einzigen Anzeige und eines einzelnen TV-Spots 

im Normalfall nicht bewertbar, die Wirkung der Kampagne entfaltet sich aus der 

Gesamtheit aller Kampagnenelemente. Hinzu kommt, dass durch die längeren 

Vorlaufzeiten bei Einbuchung und technischer Umsetzung von Werbung in 

klassischen Medien eine taktische Steuerung nicht so ohne weiteres möglich wäre, 

selbst wenn eine entsprechende Informationsgrundlage über die Responseleistung 

einer Anzeige, eines Spots oder einer Beilage vorliegt, wie dies im klassischen 

Direktmarketing angestrebt wird. 

Verglichen damit ist insbesondere das Suchmaschinen-Marketing unglaublich 

modular und kleinteilig. Kampagnen umfassen hier von einigen Hundert bis 

zu Hunderttausenden Begriffen und Suchwortkombinationen. Für jeden dieser 

Suchbegriffe lässt sich die Zahl der Kontakte und Reaktionen in Form von 

Klicks und späterer Käufe in der Folge dieses Shopbesuches aufzeichnen und 

auswerten. Die Erkenntnisse daraus können dann gleich in Optimierungsschritte 

der Kampagne umgesetzt werden, indem zum Beispiel ein Anzeigentext praktisch 

in Echtzeit geändert wird oder ein erfolgloses Keyword von jetzt auf gleich nicht 

mehr geschaltet wird. Damit kann die Effizienz der Kampagne optimiert werden, 

noch während sie läuft. Der Werbetreibende identifiziert also ex-post präzise, welche 

Kampagnenelemente gut funktioniert haben und ist unmittelbar in der Lage, aus 

diesen Erkenntnissen auch Reaktionen abzuleiten und umzusetzen. 

Schließlich ist die Vernetzung des Performance-Marketing mit dem übrigen 

Marketing-Mix essentiell für den Gesamterfolg. Natürlich wird die Reaktionsbereitschaft 

der Zielgruppe auf die Kampagnenelemente des interaktiven 

Direktmarketing entscheidend von Faktoren wie Bekanntheit oder Sympathie einer 

Marke beeinflusst. Es gibt zwar auch viele Performance-Marketing Kampagnen von 

Anbietern, die auf Markenkommunikation praktisch vollständig verzichten (müssen) 

und diese Kampagnen funktionieren in gewisser Weise auch. Unbekannte Anbieter 

weisen aber regelmäßig niedrigere Responseraten auf als bekannte Absender 

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Wolfgang Thomas: Performance-Marketing – Direktmarketing im Internet 

einer Botschaft. Auch wird die Bereitschaft zum Kauf per Kreditkarte bei einem 

Markenanbieter eher höher sein als bei einem namenlosen Powerseller. Umgekehrt 

können Performance-Marketing-Kampagnen auch als Nebeneffekt für eine hohe 

Sichtbarkeit im Netz sorgen und damit die Bekanntheit einer Marke unterstützen. 

Wohlgemerkt: Klassische Werbung ist keine Voraussetzung für Performance- 

Marketing, aber wenn ohnehin solche Kampagnen existieren, sollten diese möglichst 

eng mit dem Performance-Marketing abgestimmt und auch zeitlich synchronisiert 

werden, um einen optimalen Gesamteffekt zu erzielen. 

Für klassische Werber ist die Kleinteiligkeit der Kampagnenplanung sowie die 

Geschwindigkeit und Eindeutigkeit der Responsedaten oft irritierend. Das Glauben 

an die Richtigkeit eines Konzeptes wird durch einen schnellen Realitätstest ersetzt. 

Positiv ist hierbei sicher, dass definitive Irrwege in der Kundenansprache schneller 

identifiziert werden. Henry Fords berühmte alte Klage, er wüsste nicht welche 

Hälfte für Werbung er zum Fenster rausgeschmissen hätte, verliert so ein Stück weit 

seine Gültigkeit. Vorsicht ist aber trotzdem angebracht vor vorschnellen Schlüssen. 

Natürlich kann man eine Online-Kampagne schon am zweiten Tag auswerten und 

optimieren. Hier sollte aber insbesondere auf ausreichende Fallzahlen unbedingt 

geachtet werden, sonst regiert der Zufall über der Stringenz der Erkenntnisse. 

Kennzahlen im Performance-Marketing 

Zahlen regieren das Performance-Marketing. Das Verständnis dieser Größen 

ist essentiell, um dieses Marketingkonzept zu verstehen und richtig umsetzen 

zu können. Gerade weil das Internet eine solche Fülle von Daten en passant 

zur Auswertung zur Verfügung stellt, ist deren richtiges Verständnis und die 

Konzentration auf die wesentlichen Kennziffern (neudeutsch auch gern als Key 

Performance Indicators oder KPI zusammengefasst) so wichtig. Immer noch 

begegnet man Kunden, die den aktuellen Traffic ihrer Website zwar mit „über 

200.000“ recht genau beziffern können, aber leider nicht wissen, was diese Zahl 

aussagen sollte: Page Impressions, Visits, User oder gar Hits. Daher zunächst die 

wichtigsten Messgrößen und Kennzahlen im Überblick: 

Eine Page Impression ist der Aufruf einer Seite. Dabei reicht es aus, wenn sich 

der wesentliche Teil des Bildschirms ändert, während die Navigation und das 

Basislayout unverändert auf dem Schirm bleiben. Historisch entstand dieser Begriff 

in den späten 90er Jahren, als sich der Bildschirm vieler Websites aus sogennanten 

Frames zusammensetzte und damit beim Aufruf einer neuen Seite mitunter drei bis 

vier neue HTML-Seiten gleichzeitig aufgerufen wurden. Da der technische Aufbau 

eines Internet-Angebotes aber nicht die Nutzungszahlen verfälschen sollte, einigte 

sich die Internet-Branche seinerzeit auf die Definition der Page Impressions. Da 

Frames heute kaum noch vorkommen, entspricht die Anzahl der Page Impressions 

mittlerweile wieder den HTML-Seitenabrufen. 

AdImpressions sind dementsprechend die beim Nutzer geladenen und angezeigten 

Werbeflächen bei der Nutzung einer werbefinanzierten Website. Ruft ein User 

zum Beispiel eine Ergebnisseite bei einer Suchmaschine ab, erhält er neben seinen 

Suchergebnissen auch bis zu zehn Textanzeigen. Eine PageImpression entspricht in 

561 

Werbekonzepte 

können durch die 

Eindeutigkeit der 

Responsedaten 

sehr schnell 

überprüft 

werden 

Das Verständnis 

und die Konzentration 

auf die 

wesentlichen 

Kennzahlen ist 

wichtig, um das 

Konzept des 

Performance- 

Marketing zu 

verstehen

Was genau als 

Conversion 

gewertet 

wird, ist vom 

Werbetreibenden 

selbst definierbar 


diesem Fall also 10 AdImpressions. Bei Bannerschaltungen sind auf einer Seite meist 

nur 2 bis 4 Anzeigen (manchmal auch nur eine oder überhaupt keine) zu sehen. 

Ein Click ist die vom Nutzer ausgeführte Interaktion mit einem Werbemittel. 

Weniger kompliziert: der Nutzer folgt dem in der Anzeige hinterlegten Hyperlink zur 

Seite des Werbetreibenden, um sich dort näher mit dessen Angebot zu beschäftigen. 

Auf einen Click folgt damit im Normalfall ein Visit, also ein Nutzungsvorgang 

einer beworbenen Website. Für die Handelsszene entspricht ein Visit damit der 

Kundenfrequenz in einem Ladengeschäft. Wie im richtigen Leben kann ein Kunde 

einen Shop natürlich auch mehrfach aufsuchen, bevor er oder sie tatsächlich einen 

Kauf tätigt. Die Anzahl verschiedener Nutzer ohne diese Besuchsdopplungen 

bezeichnet man als Unique Visitor beziehungsweise Unique User. 

Als prozentuale Relation zwischen Clicks und AdImpressions wird die Click- 

Through-Rate (CTR, auch Klickrate) gebildet. Ein Wert von einem Prozent 

sagt also, dass jeder hundertste User, der mit der Werbebotschaft konfrontiert 

wurde, die Anzeige auch anklickt, um die Seite des Werbetreibenden zu besuchen. 

Die Höhe der Klickrate hängt maßgeblich vom Umfeld der Werbeschaltung und 

der Gestaltung des Werbemittels ab. Für Banner sind Klickraten zwischen 0,1 und 

2 Prozent üblich, bei Textanzeigen in Suchmaschinen liegt die Rate etwas höher 

bei 0,5 bis 5 Prozent, was aber auch logisch ist, da der Nutzer hier Angebote als 

Antwort auf eine von ihm geäußerte Abfrage erhält und nicht spontan mit Werbung 

konfrontiert wird. 

Im Cost-per-Click (CpC) wird das eingesetzte Werbebudget durch die Anzahl der 

erzielten Klicks geteilt. Dieser Cost-per-Click ist im Suchmaschinen-Marketing 

auch die Abrechnungs- und damit die Stellgröße für die Budgetierung, während 

bei einer Abrechnung auf Tausenderkontaktpreis der CpC eine resultierende 

Effizienzkennziffer ist. 

Ausgehend vom Besuch des Nutzers auf einer Website – zum Beispiel einem Online- 

Shop – ist die nächste Stufe der Interaktion üblicherweise der Kauf. Die Relation 

zwischen Anzahl der Verkäufe und Visits wird als Conversion Rate bezeichnet, 

also die Umwandlungsrate zwischen Besuchern des Shops und denen, die auch 

zu Kunden wurden. Typische E-Commerce Umwandlungsraten liegen in einer 

Größenordnung von ein bis zwei Prozent bezogen auf alle Visits einer Website. 

Bei kostenlosen Registrierungsprozessen und Gewinnspielen können andere Raten 

erreicht werden. Was genau aus Sicht des Werbetreibenden als Conversion gewertet 

wird, ist frei definierbar: 

562 

• ein Kauf, 

• eine Bestellung von Prospektmaterial, 

• der Wunsch nach Besuch eines Außendienstmitarbeiters, 

• die Vereinbarung einer Probefahrt für einen PKW oder 

• die Anmeldung für einen Newsletter. 

Abhängig von dieser Vielfalt in den Conversion-Zielen gibt es eine Vielzahl von 

Kennziffern, in denen das eingesetzte Werbebudget durch die Anzahl der erreichten 

Conversions geteilt wird, um die anteiligen Cost per Acquisition (CPA) zu ermitteln. 

Gängige Ausprägungen sind:


• der Cost per Order (CPO) als Werbekosten pro Kauf, 

• der Cost per Lead (CPL) als Werbekosten pro generierter Adresse und 

• der Cost per Registration (CPR) als Kosten pro Registrierung. 

Die aus dem Direktmarketing bekannte Trichterdarstellung ist auch im Performance- 

Marketing durchaus üblich, um die Beziehungen zwischen den genannten 

Kennziffern zu verdeutlichen. In einigen Webcontrolling-Systemen wird auch die 

englische Bezeichnung „Funnel“ hierfür verwandt. Die folgende Abbildung fasst 

somit die erläuterten Begriffe zusammen: 

Abb. 1: Beziehungen zwischen den Kennziffern 

Performance-basierte Abrechnungsmodelle 

Ein häufiges Missverständnis im Performance-Marketing betrifft die sogenante 

Performance-basierte Abrechnung mit den Medien. Hierbei werden die Werbeträger 

(im Online-Bereich also Websites, Suchmaschinen oder Affiliates) nur für die 

tatsächlich erbrachten Responseerfolge bezahlt und nicht für die werbliche Präsenz 

an sich. 

Klassische Medien wie Print oder TV extrapolieren aus ihrer Verbreitung in der 

Vergangenheit die Reichweite eines Werbeträgers in die Zukunft und legen Preise 

hierfür fest. Um diese Preise vergleichbar zu machen, ist der Tausenderkontaktpreis 

(TKP, in englisch CPM) hilfreich. Bei Bannerschaltungen wird der TKP zum 

Preismodell, das heißt es wird pro tausend angezeigte Banner ein bestimmter Preis 

erhoben und am Kampagnenende abgerechnet. 

Performance-orientierte Preismodelle gehen noch einen Schritt weiter: der 

Werbeträger erhält nur dann Geld für die erbrachte Werbeleistung, wenn 

tatsächlich der gewünschte Erfolg in Form eines Klicks, eines Leads oder gar 

eines Kaufs eingetreten ist. Werbeleistung, die nicht zum gewünschten Erfolg 

führt, wird demnach auch nicht bezahlt. Damit wälzt der Werbetreibende einen 

erheblichen Teil seines wirtschaftlichen Risikos ab auf die Medien, die Planung 

563 

Werbeträger 

werden nur für 

Responseerfolge 

bezahlt, nicht 

allein für die 

werbliche 

Präsenz

Bei einer 

leistungs- 

basierten 

Abrechnung 

entscheidet der 

Betreiber der 

Website welche 

Werbung wann, 

wo und wie oft 

läuft 

Testkampagnen 

im Kleinen 

können nicht 

unbedingt 

hochgerechnet 

werden 

Je stärker ein 

Bedarf beim 

potenziellen 

Kunden geweckt 

werden muss, 

desto niedriger 

die Conversion 


einer Kampagne wird bedeutend einfacher. Im Suchmaschinen-Marketing hat sich 

die Abrechnung auf Kosten pro Klick (CpC) fest etabliert, im Affiliate-Marketing 

dominiert die Abrechnung pro Kaufabschluss. Dagegen sind Websites mit begehrten, 

knappen und hochwertigen Zielgruppen oder Features nicht darauf angewiesen, 

ihre Werbeflächen leistungsbasiert zu verkaufen. Eine weitere Konsequenz der 

leistungsbasierten Abrechnung ist auch, dass die Medien ein Mitspracherecht bei 

der Platzierung und Gestaltung der Werbung beanspruchen. Dies äußert sich zum 

Beispiel in den redaktionellen Richtlinien für die Gestaltung von Textanzeigen 

in Suchmaschinen. Auch verliert der Werbetreibende in diesem Modell seinen 

Anspruch auf eine Präsenz in einem von ihm gebuchten Umfang oder an einer von 

ihm ausgesuchten Platzierung. Bei Performance-orientierter Abrechnung legt der 

Betreiber der Website fest, welche Werbung wann, wo und wie oft läuft. Aus seiner 

Sicht unwirtschaftliche Kampagnen werden entweder überhaupt nicht angenommen 

oder nach einer kurzen Testperiode wieder abgesetzt. 

So verlockend die leistungsbasierte Abrechnung der Medialeistung auch sein mag: 

sie ist in vielen Umfeldern schlicht nicht durchsetzbar. Die gute Nachricht ist, dass es 

im Performance-Marketing nicht notwendig ist, dass die Werbung erfolgsorientiert 

abgerechnet wird. Natürlich macht dies für die Planung und Optimierung vieles 

einfacher. Es gibt aber auch sehr viele Platzierungen, die auf Basis von Fixkosten 

pro Belegungszeitraum oder eben über Tausenderkontaktpreise abgerechnet 

werden und trotzdem sehr wirtschaftlich sind. Entscheidend für die Nutzung 

als Performance-Marketing Instrument ist daher nicht die Abrechnungsmethode 

sondern der Planungs- und Optimierungsansatz. Solange der Erfolg einer Kampagne 

primär oder ausschließlich auf Basis der unmittelbar erzielten Resultate beurteilt 

und gesteuert wird, können alle Geschäftsmodelle zum Einsatz kommen. 

Steigende Grenzkosten bei Skalierung 

Economies of scale sind im Wirtschaftsleben ein natürliches Phänomen. Intuitiv 

erwartet daher jeder Entscheider, dass sich die Ergebnisse einer noch bescheidenen 

Testkampagne zumindest linear hochrechnen und damit skalieren lassen. In der 

Praxis des Performance-Marketing ist dies leider oft ein Trugschluss. Viele Website- 

Betreiber schwärmen zum Beispiel von der unglaublich guten Umwandlungsrate 

bevor sie überhaupt die Website aktiv bewerben, beobachten aber dann oft ein 

Sinken der Kaufrelation, sobald das Angebot aktiv vermarktet wird. Dies ist relativ 

leicht erklärbar mit der Struktur der Seitennutzer: eine wenig beworbene Website 

erfährt überwiegend eine Nutzung durch Bestandskunden oder Neukunden, die 

durch Mund-zu-Mund-Propaganda auf das Angebot aufmerksam wurden. Diese 

User kommen also schon mit dem mehr oder minder fest gefassten Entschluss auf 

die Website, sich mit dem Angebot näher zu beschäftigen und gegebenenfalls auch 

zu kaufen. Ähnlich ist die Lage bei Nutzern, die über Suchmaschinen-Werbung 

(SEM) auf die Seite kommen. 

Je früher der Nutzer noch im Kaufentscheidungsprozess ist, je stärker ein Bedarf 

erst noch geweckt werden muss, umso niedriger wird die Conversion sein. Der 

Haken dabei: die Kosten pro Bestellung oder Neukunde mögen bei einer sehr 

564


kleinen Kampagne zwar sensationell günstig sein, aber die absolute Dimension des 

Geschäfts ist noch sehr bescheiden. Möchte der Werbetreibende dann aber „den 

Hahn aufdrehen“, stehen der Skalierung diverse Hindernisse im Weg: die Anzahl 

der Suchanfragen in einer Suchmaschine ist letztlich begrenzt. 

Wohlgemerkt: bei über 35 Millionen deutschen Online Nutzern besteht mittlerweile 

eine mehr als ausreichende Reichweite, um deutlich steigende Investitionen auch 

in Performance-Marketing-Kampagnen zu rechtfertigen. Die Erfahrung zeigt aber, 

dass die CPOs im Zuge der Skalierung tendenziell eher steigen als fallen, aller 

Konditionenvorteile im Einkauf größerer Kampagnen zum Trotz. Solange die Kosten 

für die Neukundengewinnung aber mit den traditionellen Wegen konkurrenzfähig 

sind, lohnt auch eine Skalierung bei steigenden Grenzkosten. 

Organisatorische Herausforderungen 

Unternehmen mit ausgeprägter Direktmarketing-Erfahrung werden sich mit dem 

Einstieg ins Performance-Marketing leicht tun. Hier liegen schon Leistungs- 

Benchmarks und Erfahrungen zu Umwandlungsraten aus den Offline-Kampagnen 

vor. Ein wichtiger Aspekt ist die Bereitschaft zum ständigen Lernen und 

Optimieren einer Kampagne. Für die kontinuierliche und zeitnahe Verbesserung 

von Platzierungen und Werbemittel ist es zum Beispiel notwendig, die mit der 

Steuerung der Kampagne betrauten Geschäftseinheiten mit den erforderlichen 

Kompetenzen und Entscheidungsspielräumen auszustatten. 

Der klassische Konflikt zwischen Marketing und Vertrieb wird im Performance- 

Marketing insoweit entschärft, als dass Vertriebsziele in das Zentrum der 

Kommunikation rücken. Daran schließt sich aber die Frage an, ob solche 

Maßnahmen aus dem Vertriebs- oder Werbebudget bestritten werden sollten und 

welcher Bereich „den Hut aufhat“. Letztlich profitieren aber beide Bereiche von 

einer engen Verzahnung ihrer Aktivitäten. 

Insgesamt bietet Performance-Marketing vielfältige Ansätze für neue und effiziente 

Wege zur Erschließung neuer Kunden. Als innovatives Marketingkonzept bricht es 

mit verschiedenen Paradigmen der klassischen Werbung, erfahrene Direktmarketer 

werden sich aber nach Gewöhnung an die neuen Begriffe schnell heimisch fühlen 

und die enorm schnellen Reaktionszeiten und Reportingzyklen zu schätzen wissen. 

Mit einer im Performance-Marketing erfahrenen Agentur, die idealerweise alle 

relevanten Spielarten integriert planen und umsetzen kann, wird die Erschließung 

des Internet als Sales und Pre-Sales-Kanal zu einer schnell umsetzbaren und auch 

langfristig erfolgreichen Marketinginnovation. 

565 

Die Bereitschaft 

zum ständigen 

Lernen und 

Optimieren ist 

Voraussetzung 

für eine erfolgreiche 

Kampagne

Abbildung der 

Unternehmensziele 

auf den 

Teilbereich 

der Internetaktivitäten 

Web Analytics – Web Controlling 

Thomas Brommund, Axel Amthor 

Der entscheidende Schritt in Richtung einer funktionierenden Erfolgsmessung 

liegt zunächst nicht in der Implementierung eines technischen Mess-Systems, 

sondern beginnt immer mit Abbildung der Unternehmensziele auf den Teilbereich 

der Internetaktivitäten. 

Der Web Analytics-Regelkreis 

Während die initiale Einführung eines Web Analytics-Tools ein in sich abgeschlossenes 

Projekt darstellt, bedeutet Web Analytics einen kontinuierlichen 

Regelkreis zu durchlaufen, der wie folgt beschrieben werden kann: 

1. Planung 

Es gilt Marketingziele zu definieren, Key-Performance-Indicators (KPIs) zu 

identifizieren und diese messbar zu machen. 

2. Erfolgsmessung 

Dies bedeutet die Überwachung des laufenden Betriebes, um bei relevanten 

Abweichungen von den Zielvorgaben rechtzeitig handeln zu können. 

3. Analyse 

Es gilt die Web-Statistik-Daten 

auszuwerten und hinsichtlich der 

gesetzten Ziele und Geschäftsausrichtung 

zu interpretieren. 

4. Optimierung 

Es gilt nun die aus der Analyse 

abgeleiteten Handlungsempfehlungen 

umzusetzen und die Reaktion 

auf die Veränderungen erneut zu 

messen und zu analysieren. 

566 

Abb.1: Web Analytics-Regelkreis

Abb.2: Von der Metrik und Dimension zur Web-Scorecard 

Was zeichnet Web Analytics-Projekte aus? 

Sie sind interdisziplinär, zumeist technisch anspruchsvoll und in der Regel strategisch 

ausgerichtet und müssen schnell auf neue Anforderungen angepasst werden. 

Interdisziplinär 

Web Analytics-Projekte sind grundsätzlich interdisziplinär, häufig sogar unternehmensübergreifend. 

Sie umspannen ein sehr weites Feld an erforderlichem Knowhow, 

um erfolgreich durchgeführt werden zu können: 

• Umfassendes Marketingwissen. 

• Spezielles Wissen im Online-Marketing, dessen Instrumente 

und Abrechnungsmodelle, wie zum Beispiel Suchmaschinen- 

optimierung (SEO), Suchmaschinenmarketing (SEM), 

Affiliate-Marketing, E-Mail-Marketing und cross-mediale Kampagnen. 

• Kenntnisse des Geschäftsmodells und der Strategie des Unternehmens. 

• Kenntnisse der Prozesse im Unternehmen. 

• Kenntnisse der IT-, Web- und weiteren Infrastruktur in Breite und Tiefe. 

• Kenntnisse im Controlling und Reporting. 

Thomas Brommund, Axel Amthor: Web Analytics – Web Controlling 

• und gegebenenfalls Kenntnisse im Bereich Data-Warehousing 

und Business-Intelligence. 

Web Analytics-Projekte erfordern die zielgerichtete Zusammenarbeit unterschiedlicher 

Abteilungen innerhalb eines Unternehmens. Marketing, Vertrieb und 

Technik müssen eine gemeinsame Sprache finden, um die Anforderungen an eine 

Web Analytics-Lösung zu definieren. Es gilt gemeinsam die Anforderungsseite aus 

Marketing und Vertrieb mit der Entwicklungsseite der IT und externen Dienstleister 

zusammenzuführen. Hierbei wird die Komplexität der Projektabwicklung vielfach 

unterschätzt. 

567

Bezahlsysteme, 

Bonitätssysteme, 

externe 

Datenbanken 

und Warenwirtschaftssysteme 

einbinden 

T. Schwarz: Leitfaden Online Marketing / Kap. 11 Web Analytics 

Technisch anspruchsvoll 

Web Analytics-Projekte sind technisch anspruchsvoll. Es geht letztendlich um 

die Verarbeitung von Massendaten in nahezu Echtzeit. Es gilt zu verstehen wie 

aktive Elemente in die Seite zu integrieren sind, Transaktionsabläufe abgebildet 

werden, Bezahlsysteme, Bonitätssysteme, externe Datenbanken und Warenwirtschaftssysteme 

eingebunden werden, interne und externe Marketing Maßnahmen 

gemessen werden. Zusätzliche Werkzeuge wie zum Beispiel Bid-Management 

Tools oder Behavioral Targeting-Lösungen gilt es ebenso einzubinden wie die 

Daten von externen Online-Marketing beziehungsweise Performance- Marketing- 

Dienstleistern. 

Übernehmen externe Dienstleister Bereiche des Online-Marketings, gilt es diese 

Erfolgsmetriken in die eigenen Tools einzubinden, um letztendlich eine ganzheitliche 

Sicht auf die Online-Marketing-Maßnahmen zu erhalten. 

Strategisch 

Web Analytics-Projekte sollen die Zahlen für die strategische Weiterentwicklung der 

Website und des Unternehmens liefern, dafür müssen die erhobenen Kenndaten und 

Zahlen auch einen starken Bezug zum Geschäftsmodell haben. Des Weiteren sollen 

die Tools die Grundlage für ein erfolgreiches Online-Marketing liefern. Diese Daten 

sollen nahezu in Echtzeit, valide und zuverlässig erhoben werden und anschließend 

detailliert und aggregiert bereitgestellt werden. 

Change Management is King! 

Die Anforderungen an das Web Analytics System sind permanenten Änderungen 

und Anpassungen unterworfen: 

568 

• Änderung der Websitestruktur 

• Änderung der Transaktionsabläufe in der Site 

• Änderung oder Erweiterung des Geschäftsmodells 

• Marketingmaßnahmen als „Mini Projekte“ 

• Neue Werbepartner, neue Werbeformen, neue Werbemittel, 

neue Verrechnungsmodelle 

• Technologische Weiterentwicklung der Website 

• An- und Einbindung neuer Tools und Technologien 

Es gilt diese Änderungen in der Projektplanung und in der Tool-Auswahl zu 

berücksichtigen.


Kriterien für die Auswahl von Web Analytics-Tools 

Dimensionen und Metriken stellen die Basis für die geschäftsrelevanten 

Informationen über eine Website bereit. Aus dieser Erkenntnis ergeben sich zwei 

wichtige Konsequenzen. 

Die genaue Planung der Metriken und Dimensionen legt den Grundstein für Web- 

Analytics. Eine gute Basis für die Bestimmung der verwendeten Dimensionen 

bilden die Fragen, die das Web Analytics-System beantworten soll. Die Antworten 

auf diese Fragen werden im Reporting für die Entscheider zusammengefasst. 

Nach der Auswahl der erforderlichen Dimensionen, erfolgt die Wahl des Web- 

Anayltics-Tools, welche die gewünschten Informationen bereitstellen können. 

Da sich die verfügbaren Tools in diesem Punkt teilweise erheblich unterscheiden, 

kommt der Genauigkeit des Pflichtenheftes eine besonders große Bedeutung zu. 

Die folgenden Abschnitte zeigen einige Kriterien auf, mit deren Hilfe die Eignung 

der Tools für die eigene Web Analytics-Aufgabenstellung geprüft werden kann. 

Zusammenhang Metrik, Dimension und Instanz 

Das Aufsetzen eigener Statistiken im Web-Controlling-Umfeld endet nicht mit den 

Standardmetriken „PageViews“, „Visits“ und „Visitors“. Die meisten Programme 

in diesem Umfeld bieten Auswertungen dieser Metriken nach Dimensionen wie 

Seitennamen, Webseitenbereichen oder Navigationshierarchien an. 

Bei der Definition eigener Metriken werden aber immer wieder Fehler gemacht und 

es kommt nicht selten vor, dass Metriken, Dimensionen und Instanzen verwechselt 

und fröhlich durcheinandergewürfelt werden. 

So stellt die Zählung von erfolgreichen Registrierungen eine eigene Metrik dar. 

Simpel, ist dies doch einfach ein Zähler, den man nach Zeitverlauf darstellen kann: 

gestern einhundert, heute achtzig Registrierungen. 

Der erste und häufigste Fehler in diesem Zusammenhang ist, dass in einer eher 

„schlichten“ Implementierung einfach die Seitenabrufe der Quittungsseite „Vielen 

Dank ...“ gezählt werden. Wir beobachten aber auf solchen Seiten immerhin rund 

15 bis 20 Prozent Wiederherstellungen, reloads, zum Beispiel über Taste F5 oder 

Ähnlichem, was die Ergebnisse stark verfälscht. Auch handelt es sich hier nicht um 

die Metrik „Anzahl Registrierungen“ sondern um die Metrik „Page-Views“ – und 

das ist ein Unterschied. 

Möchte man die echten Registrierungen zählen, braucht man schon eine engere 

Verzahnung mit dem Backend. Gleiches gilt für Bestellungen und Leads oder 

Ähnliches. Interessant wird es dann, wenn man Fragen stellt wie: „Wieviel Käufe im 

letzten Monat wurden von welcher Altersgruppe getätigt?“. Dann benötigt man eine 

Dimension „Altersgruppe“, nach der die Metrik „Bestellungen“ heruntergebrochen 

werden kann. Eine Instanz dieser Dimension „Altersgruppe“ wäre dann zum 

Beispiel „30-39“. 

Die Vorgehensweise bei der Erstellung von Metriken und Dimensionen ist also 

zunächst, die Fragen aus dem Reporting korrekt zu formulieren und danach zu 

569 

Dimensionen und 

Metriken 

Web-Controlling 

endet nicht mit 

den Standardmetriken 

PageViews, Visits 

und Visitors 

15 bis 20 

Prozent Wiederherstellungen 

verfälschen die 

Ergebnisse

Bewertung 

der Reporting- 

Funktionen eines 

Tools 


ermitteln, welche Metriken in welchen Dimensionen dargestellt werden müssen. Erst 

dann kann daraus die notwendige technische Implementierung abgeleitet werden. 

Zuordnung von Dimensionen zu Metriken 

Im Idealfall können Metriken und Dimensionen frei zugeordnet werden, das ist aber 

nicht bei allen Web Analytics-Tools der Fall. Manche Tools erfassen zum Beispiel 

die Besuchereigenschaften wie Alter oder Geschlecht et cetera nur in einer Auswahl 

der verfügbaren Metriken, zum Beispiel nur Traffic-Metriken, obwohl auch eine 

Auflösung dieser Dimensionen nach Erfolgsmetriken wie „Newsletteranmeldung“ 

wichtige Informationen liefern kann. 

Korrelation von Dimensionen 

Dimensionen stellen Eigenschaften von bestimmten Ereignissen dar. Manchmal 

reicht eine Eigenschaft alleine aber nicht aus, um die gewünschten Informationen 

zu gewinnen. Für eine Metrik „Newsletteranmeldung“ können zum Beispiel 

die Dimensionen „Geschlecht“ und „PLZ-Bereich“ definiert werden. Einzeln 

geben diese Dimensionen aber noch keine Antwort auf die Frage, wie viele 

Newsletteranmeldungen von weiblichen Besuchern aus Hamburg im letzten Monat 

erfolgt sind. Für eine solche Fragestellung muss eine Korrelation zwischen den 

Dimensionen „Geschlecht“ und „PLZ-Bereich“ hergestellt werden. Dabei sind nur 

Korrelationen möglich zwischen Dimensionen, die in der gleichen Metrik gemessen 

werden. 

Derzeitig bieten nur hochwertige Web Analytics-Tools die Möglichkeit Dimensionen 

zu korrelieren, dabei ist jedoch oft nur die Korrelation von zwei Dimensionen 

möglich. Die Frage, wie viele Newsletteranmeldungen von weiblichen Besuchern 

im Alter von 18 bis 30 Jahren aus Hamburg im letzten Monat erfolgt sind, wird 

allerdings nur bei der Korrelation von drei Dimensionen, nämlich Geschlecht, PLZ- 

Bereich und Alter, beantwortet. 

Als weiteres Unterscheidungsmerkmal der Web Analytics-Tools sollte die Flexibilität 

bei den Korrelationen betrachtet werden. In vielen Fällen sind die Korrelationen 

vorgegeben und können vom Kunden nicht geändert werden. Da die Wahl der 

Dimensionen und Korrelationen aber entscheidenden Einfluss auf sinnvolles 

Reporting hat, kann auf die benutzerdefinierte Wahl der Korrelationen in vielen 

Fällen nicht verzichtet werden. 

Reporting 

Über das Reporting gilt es die verantwortlichen Entscheider und Mitarbeiter 

regelmäßig über die aktuelle Zielerreichung zu informieren und auf eventuelle 

Schwachstellen aufmerksam zu machen. Die Ausführung des Reportings hat einen 

erheblichen Einfluss auf die Akzeptanz bei den Anwendern und damit auf den 

Gesamterfolg des Web Analytics-Projektes. 

570


Folgende Aspekte helfen bei der Bewertung der Reporting-Funktionen eines 

Tools: 

• Können Dashboards zur Darstellung der Kennzahlen individuell, 

zum Beispiel bezogen auf die Rolle oder Funktion, eingerichtet werden? 

• Können Dashboards und Reports automatisch per E-Mail 

zeitgesteuert verschickt werden, zum Beispiel als PDF? 

• Können für den Zugriff auf die Reporting-Daten Gruppen- 

und Benutzerrechte angelegt werden? 

Die Reporte sollten zusätzlich dokumentierbar sein, um „Ausreißer“ in den 

Kennzahlen zu erläutern. 

Key-Performance-Indicators (KPI) 

Mit den KPI werden die zahlreichen Kennzahlen, die auf Basis von Dimensionen 

und Metriken erhoben werden, zu aussagekräftigen Erfolgsfaktoren für das Onlinegeschäft 

verdichtet. 

Folgende Aspekte helfen bei der Bewertung der KPI-Funktionen eines Tools: 

• Können eigene KPIs definiert werden? 

• Können für die KPIs Zielvorgaben (Sollwerte) angegeben werden? 

Performance-Marketing 

Die Web Analytics-Daten bilden die Entscheidungsgrundlage für die Optimierungsmaßnahmen 

von Schwachstellen beziehungsweise von ungenutzten Potenzialen im 

Onlinebereich. Mit integrierten Lösungen können die Aufgaben des Performance- 

Marketings deutlich effizienter erledigt werden als mit verteilten Systemen. 

Folgende Aspekte helfen bei der Bewertung, beispielhaft für die Einbindung von 

SEM-Maßnahmen, eines Tools: 

• Kann die Performance der Suchmaschinenmarketing- 

Maßnahme gemessen werden? 

• Welche Suchmaschinen können verwaltet werden? 

Die Einführung eines Web Analytics-Systems 

Für die Einführung eines Web Analytics-Systems wird in der Regel ein interdisziplinäres 

Projekt-Team gebildet: Management beziehungsweise Geschäftsleitung, 

Marketing und IT beziehungsweise Technik arbeiten dabei oft mit 

externen Dienstleistern und Beratern zusammen. Das Ziel der Projektleitung ist 

es dabei, die Kenntnisse und Anforderungen aus allen Bereichen gewinnbringend 

571 

Key-Performance- 

Indicators (KPI) 

liefern aussagekräftigeErfolgsfaktoren 

Einbindung von 

SEM-Maßnahmen

Web Analytics- 

Projekt steht 

und fällt mit 

der Konzeption 

der Online- 

Aktivitäten 


in das Projekt einzubringen. Der Ansatz, ein Web Analytics-Projekt ausschließlich 

durch Marketing oder IT durchführen zu lassen, führt der Erfahrung nach nicht zu 

optimalen Ergebnissen: 

572 

• Die IT-Verantwortlichen neigen dazu, sich eher am technisch 

Machbaren zu orientieren, was zu eher technologischen, aber 

für den Geschäftserfolg nicht relevanten Kennzahlen führt. 

• Das Marketing setzt im Projekt zwar meistens relevante Kennzahlen 

um, kommt aber in der Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern 

oft zu strukturellen Insellösungen, die nicht oder nur schwer 

in die (informations-) technische Infrastruktur zu integrieren sind. 

Idealerweise führt die Geschäftsleitung das Projekt mit Mitgliedern aus allen 

beteiligten Funktionen in einer klassischen Matrix-Organisation. Der Fokus 

der Projektleitung liegt dabei vor allem auf der Rentabilität der Web Analytics- 

Einführung gemessen im Return on Investment (ROI), auf der durchgängigen 

technischen Implementierung und der Konzentration auf die wesentlichen Key- 

Performance-Indicators, die tatsächlich die strategischen Ziele des Unternehmens 

abbilden. 

Planung eines Web Analytics-Systems 

Die Planung eines Web Analytics-Systems ist für jedes Unternehmen verschieden. 

Dennoch lässt sich ein genereller Leitfaden erstellen, der die wichtigsten Schritte 

umfasst. 

Best Practice 

Der Erfolg von Web Analytics-Projekten steht und fällt mit der Konzeption der 

Onlineaktivitäten. Sofern die Internetkonzepte schon einen relevanten Bezug zur 

Geschäftsstrategie haben, sind sie in der Regel in sich tragfähig und beinhalten die 

wesentlichen KPIs. 

Mit der Konzentration auf die relevanten Kennzahlen, die individuell auf das 

eigene Unternehmen und die eigene Strategie zugeschnitten sind, reduziert sich 

die Auswahl der möglichen Tools beziehungsweise Hersteller automatisch. Werden 

hingegen – aufgrund mangelnder Vorbereitung – nur allgemeine Kennzahlen ohne 

Bezug zur spezifischen Aufgabenstellung des Unternehmens vom Web Analytics- 

System eingefordert, so können zahllose Tools diese Anforderungen erfüllen. Das 

gesamte Projekt zur Einführung wird so deutlich aufgebläht und sowohl zeitlich 

wie auch finanziell belastet. 

Die Aufgabenstellung sollte daher im Vorfeld soweit definiert werden, dass nur circa 

drei Anbieter als mögliche Lösungspartner in Frage kommen. Diese Kandidaten 

werden dann auf die Erfüllung der Vorgaben hin geprüft und bewertet, um mit einem 

angemessenen Aufwand zu Entscheidungsvorlagen zu kommen.


Projektdauer und Projektaufwände 

Die Dauer für die Einführung eines Web Analytics-Systems hängt natürlich stark von 

den Anforderungen ab. In der Regel muss man mit circa drei bis sechs Monaten für 

komplexe Websites rechnen. Aufgrund der Vielzahl der beteiligten Projektmitglieder 

Exemplarischer Projektplan 

1. Erstellung eines Anforderungskataloges mit folgenden Aspekten: 

• Key-Performance-Indicators (KPI) zur Abbildung 

der relevanten Ergebnisse aus den Online-Aktivitäten. 

• Web Scorecards zur Zusammenfassung der KPI 

und zum Abgleich mit den Sollwerten. 

• Aufschlüsselung interner und externer Marketingmaßnahmen. 

• Anforderungen an das Reporting mit erforderlichen Formaten, Möglichkeiten 

der Benutzerverwaltung, Verteilung der Reports und Automatisierungsoptionen. 

• Integration der Daten (Import, Export), Schnittstellen zu anderen „Datenwelten“ 

wie Data-Warehouse oder Warenwirtschaftssystem. 

• Informationen aus anderen Informationssystemen wie zum Beispiel 

die Retourenrate aus dem Warenwirtschaftssystem. 

2. Erarbeitung des Optimierungspotenzials und monetäre Bewertung 

– notwendig für die ROI-Berechnung. 

3. Erarbeitung eines Request-for-Information (RFIs) für die Auswahl der Web 

Analytics-Tools beziehungsweise deren Hersteller. Die in dem RFI aufgeführten 

Kriterien sollen eine individuelle Bewertung zulassen und nach den Anforderungen 

des Unternehmens gewichtet sein. 

4. Auswahl eines geeigneten Tools. Idealerweise soll sich die gewählte Lösung 

innerhalb von maximal 24 Monaten rentieren. 

5. Erstellung eines technischen Umsetzungskonzeptes 

mit entsprechendem Projektplan. 

6. Integration in die Webseite und erste Validierung der gemessenen Zahlen. 

In dieser Phase hilft die Plausibilitätsprüfung umfangreicher Kennzahlen dabei, 

eventuell Schwachstellen aufzuspüren. 

7. Aufsetzen der Benutzerverwaltung, Erstellung und Konfiguration der Reports. 

8. Aufstellen der ETLs für die Datenflüsse in andere Informationssysteme 

(ETL – Extraction-Transformation-Load). 

9. Detaillierte Validierung der Zahlen. In dieser Phase erfolgt die Feinabstimmung 

des Systems, hier werden gegebenenfalls Korrekturen in der technischen 

Implementierung vorgenommen. Auch Anforderungen, die sich erst im Laufe des 

Projektes ergeben haben, werden in dieser Phase umgesetzt. 

10. Projektabnahme und Inbetriebnahme. An dieser Stelle setzt der regelmäßige 

Prozess aus planen, messen, analysieren und optimieren ein, der den Erfolg 

des Projektes sicherstellt. 

573 

Benutzerverwaltung, 

Verteilung der 

Reports und 

Automatisierungsoptionen

Unterschiedliche 

in die Webseite 

zu integrierenden 

HTML-Elemente 

wie Tracking Pixel 

und Landmark 


Tipp 

Eine mit definiertem Rücktrittsrecht verbundene Verpflichtung, die Anforderungen 

auch tatsächlich einzuhalten, hilft beim Aussortieren derjenigen Anbieter, die in 

der ersten Runde grundsätzlich alle Anforderungen erfüllen, dies später aber 

nicht in der gewünschten Form leisten können. 

Die Auswahl weniger, individueller und wichtiger KPIs reduziert auch den 

Aufwand für die technische Implementierung in die Website, die einen großen 

Teil des gesamten Projektumfangs ausmacht. Es empfiehlt sich nicht mehr als 

5 KPIs pro Rolle zu definieren. 

Muss hingegen das verwendete Tool aufgrund ungenauer Vorarbeiten während 

der Implementierung gewechselt werden, kommt der erforderliche Aufwand fast 

einem neuen Projekt gleich. 

aus verschiedenen Funktionen und der engen Verknüpfung mit der geschäftlichen 

Strategie sind kürzere Projektlaufzeiten selten zu erreichen. 

Es ist relativ schwer, allgemeine Aussagen über Aufwände für Web Analytics- 

Projekte zu treffen, da Anforderungen und technische Implikationen je nach Website, 

Programmhersteller und Projektorganisation sehr weit gefächert sein können. 

Generell können jedoch für die Kalkulation der Aufwände folgende Regeln herangezogen 

werden: 

574 

• Die in die Webseite zu integrierenden HTML-Elemente – Tracking 

Pixel, Landmark – sind von Hersteller zu Hersteller sehr unterschiedlich 

aufgebaut und erfordern sehr unterschiedliche Backend-Integrationen 

bei komplexen Dimensionen und Metriken. Generell sind diese 

HTML-Elemente zwischen den Herstellern naturgemäß völlig 

inkompatibel – ein Austausch des Anbieters führt zumindest 

zu einer völligen technischen Neuintegration des neuen Anbieters. 

Dies hat auch Auswirkung auf eventuell Evaluierungen von Tools. 

• Die Projektphasen Planung/Konzeption und Validierung sollten 

zusammen mit mindestens dreißig Prozent des Gesamtaufwandes 

kalkuliert werden. 

• Auch wenn die technische Integration irrtümlich oft als trivial 

betrachtet wird, sollte man ein sorgfältiges Integrationskonzept erstellen 

und darauf achten, dass alle KPIs und deren Abbildung in Form von 

spezifischen Tracking-Elementen in den Seiten sauber dokumentiert 

werden. Ansonsten ist eine spätere Pflege und Wartung nicht 

durchführbar. Die Aufwände hierfür sind zu kalkulieren 

und einzuplanen.

Budget und Wirtschaftlichkeit 

Web Analytics-Systeme zielen auf den wirtschaftlichen Erfolg der Unternehmen ab, 

insofern ist die Betrachtung des Returns on Investments (ROI), also die Rentabilität 

oder Wirtschaftlichkeit, ein zentraler Aspekt. 

Auf der Ausgabenseite sind zu berücksichtigen: 

• Aufwand für Marketingkampagnen 

• Aufwand für Websiteoptimierungen 

• Aufwand für Analyse und Bewertung 

• Aufwand für das Web Analytics-Tool 

Demgegenüber stehen Kostenreduzierungen beziehungsweise Ergebnisverbesserungen 

durch: 

• Einsparpotential bei Marketingmaßnahmen 

(Streuverluste, Makrokonversion) 

• Verbesserung der Mikrokonversion 

• Steigerung der Effizienz 

• Steigerung von Umsatz und Leads 

Bezogen auf einen Betrachtungszeitraum von zwölf bis vierundzwanzig Monaten 

sollte die Einführung einer Web Analytics-Lösung rentabel werden, dementsprechend 

muss das benötigte Budget bereitgestellt werden – siehe auch Ziffern 

1 – 3 und 9 des Projektplanes. 

Auswahl eines geeigneten Web Analytics-Tools 

Eine optimale „Short List“ der Anbieter führt maximal drei verschiedene Tools 

auf, die einem weitergehenden Vergleich unterzogen werden. Die Erfahrung hat 

gezeigt, dass eine längere Liste von Anbietern, die zur Angebotsabfrage aufgefordert 

werden, nicht zu einer besseren Entscheidungsgrundlage führt. Vielmehr ist es 

entscheidend, so exakte Angaben wie möglich über die einzelnen Kriterien wie 

beispielsweise KPIs, Dimensionen und Metriken zu machen, die in das Reporting 

einfließen sollen. 

Um eine entsprechende Vorauswahl an geeigneten Web Analytics-Anbietern treffen 

zu können, sei auf den Einkaufsführer von Ideal Observer verwiesen. Anhand der 

dort aufgeführten Kriterien kann eine „long list“ erstellt werden. Diese „long list“ 

sollte im nächsten Schritt anhand von Primärkriterien auf eine überschaubare Anzahl 

von Herstellern – wir empfehlen maximal drei – eingegrenzt werden: 

• Wirtschaftliche Position des Anbieters. 

• Zugrunde liegendes Lizenzmodell. 


• Referenzen, aktive und passive, mit Präferenz auf Lösungen, 

die ähnliche Geschäftsmodelle als Grundlage haben wie die zu 

messende Website. 

575 

Maximal drei 

verschiedene 

Tools einem 

weitergehenden 

Vergleich 

unterziehen

Die Probefahrt 

ist der sicherste 

Weg, spätere 

Enttäuschungen 

zu vermeiden 


• Reife beziehungsweise Marktreife des Produktes. 

• Beratungs- und Servicekompetenz des Anbieters. 

In dem noch recht jungen Markt „Web Analytics“ tendieren die Hersteller oftmals 

zu einer aggressiven Vertriebsstrategie, was mitunter zu einem tatsächlichen 

„overselling“ führen kann. Um hier unliebsame Überraschungen zu vermeiden, 

sollten die Ausschreibungsunterlagen, auch Request for Informations (RFIs), die 

Anforderungen so exakt wie möglich beschreiben und hinsichtlich des Erfordernisses 

auch gewichten. Andernfalls tritt ein, was wir in Projekten als das „100-Prozent- 

Syndrom“ bezeichnen: Alle zur Angebotsabgabe aufgeforderten Anbieter erfüllen 

alle Anforderungen zu hundert Prozent. Dieser Effekt ist zu erwarten, wenn allzu 

banale Kennzahlen in allzu allgemeiner Form abgefordert werden. 

Tipp 

Vermeiden Sie die Herstellerdatenblätter eines favorisierten Herstellers abzuschreiben 

und diese als Tabelle an die diversen Anbieter zu versenden. Sie 

erhalten in der Regel alle Fragebögen mit 100 Prozent Erfüllungsgrad zurück. 

Formulieren Sie Ihre Anforderungen bezogen auf Ihr Geschäftsmodell und 

beschreiben Sie, was Sie vom Tool erwarten. Konzentrieren Sie sich auf wesentliche 

Aspekte ihres Geschäftes und der dafür relevanten Kennzahlen. 

Fragen Sie dezidiert nach, wie Ihre KPIs dargestellt werden können und ob hierfür 

zusätzliche Module oder Komponenten erforderlich sind. Für die Lieferung von 

Echtzeitdaten sind sogenannte „Service-Level-Agreements“ hilfreich, um sicher 

zu stellen, auch bei höherem Traffic auf der Site noch zeitnahe Auswertungen 

vornehmen zu können. 

Evaluierung von Tools 

Ein probates Mittel zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von Softwareprogrammen 

ist die Evaluierung. Hierbei wird für einen begrenzten Zeitraum, in einem 

begrenzten aber repräsentativen Szenario, eine Reihe von Tools zur Bewertung 

der Leistungsfähigkeit „Probe gefahren“. 

Web Analytics befasst sich mit der Messung von Erfolgskriterien auf Websites. 

Dazu gehören insbesondere solche KPIs, die den wirtschaftlichen Erfolg von 

Websites, Portalen oder Shops abbilden. Diese KPIs sind in der Regel nicht trivial 

und erfordern entsprechenden Aufwand in der technischen Integration der Tracking- 

Tools. Insofern laufen Unternehmen bei der Evaluierung solcher Tools in zwei 

mögliche Problemfelder: 

576 

• Entweder, die Evaluierung vermeidet den größeren technischen 

Aufwand und wird anhand primitiver Kennzahlen durchgeführt 

– dann ist das Ergebnis nicht repräsentativ und führt wiederum 

zum „100-Prozent-Syndrom“.

• Oder das Unternehmen wird versuchen, mit den zu evaluierenden 

Tools alle KPIs zu implementieren und damit das Projekt gleich n-mal 

durchführen – damit wird der wirtschaftliche Rahmen (ROI) 

des Projektes gefährdet. 

Unsere Erfahrung hat gezeigt, dass insbesondere solche Projekte zu unbefriedigenden 

Gesamtergebnissen geführt haben, bei denen eine zu große Zahl von Herstellern mit 

trivialen Anforderungen in eine Evaluierung genommen wurde. Projektlaufzeiten 

von mehr als einem Jahr, mit anschließend banalen Statistiken, waren (leider) die 

Folge – abgesehen von einer nicht mehr nachvollziehbaren Wirtschaftlichkeit 

eines solchen Projektablaufes. Es muss im Gegenteil davon ausgegangen werden, 

dass die Gesamtaufwände für die Durchführung der Evaluierung nicht durch eine 

bessere, weil wirtschaftlichere, Entscheidung oder die Auswahl eines vermeintlich 

günstigeren Anbieters amortisiert werden können. 

Literatur 


Axel Amthor, Thomas Brommund: Projektleitfaden Web Analytics – Erfolg ist messbar! 

– Bezug über www.contentmetrics.de, 2006. 

577

Relevanz 

generieren, 

Produktaffinitäten 

bestimmen, 

Interessen 

ermitteln 

Web- 

Mining 

Martin Oesterer, Karsten Winkler 

Unternehmen mit analytischen Geschäftsstrategien können ihren Wettbewerbern 

immer einen Schritt voraus sein. Das postulierte Thomas H. Davenport in seinem 

Artikel „Aus Daten Geld machen“, der im Harvard Businessmanager 4/2006 

publiziert wurde. Dieser Beitrag greift Davenports Postulat auf und zeigt, wie 

Geschäftsstrategien mit Bezug zum Internet durch den Einsatz von Web-Mining 

erfolgreicher verwirklicht werden. 

Die Daten quälen, bis sie gestehen? 

Nachdem nun auch ältere Semester im Web Fahrkarten buchen, Überweisungen 

tätigen oder Renteninformationen anfordern, steht fest: Das Internet hat 

sich in vielen Geschäftsbereichen zu einem unverzichtbaren Informations- 

und Vertriebskanal entwickelt. Aktuell ist einerseits eine Renaissance von 

innovativen, rein Internet-basierten Geschäftsmodellen zu beobachten, die etwa 

durch Information, Gemeinschaftsgefühl oder Unterhaltung ihren Kunden echte 

Mehrwerte bieten. Andererseits investieren bereits zu Zeiten der Dampfmaschine, 

des Telegramms oder der Lochkarte gegründete Unternehmen verstärkt in ihre 

Internetpräsenzen, um diesen Vertriebskanal optimal in die Geschäftsprozesse 

und Kommunikationsstrategien einzubetten. So vielfältig kommerzielle und 

administrative Websites und ihre Betreiber auch sind, eines haben sie gemeinsam: 

Die Investition in das Internet dient der Verwirklichung eigener Ziele, wie zum 

Beispiel Reputation und Sichtbarkeit zu erhöhen, Gewinne zu erzielen, Kunden zu 

gewinnen oder Kommunikationskosten zu senken. 

Die Verwirklichung dieser Ziele erfordert eine konsequente Umsetzung 

geeigneter Maßnahmen: Die Relevanz der Webinhalte ist zu optimieren, es 

sollten nur produktaffine Zielgruppen angesprochen werden, Benutzeroberflächen 

sind möglichst intuitiv zu gestalten und Bestandskunden sollten aktiv auf für 

sie interessante Angebote hingewiesen werden. Wie aber können Betreiber von 

Websites im virtuellen Raum Relevanz generieren, Produktaffinitäten bestimmen, 

die Gebrauchstauglichkeit erhöhen beziehungsweise Interessen ermitteln? Die 

sprichwörtliche Tante Emma setzte ihr Gedächtnis und ihre Intelligenz ein, um 

sich diesen Herausforderungen des Geschäftslebens im Krämerladen zu stellen. Sie 

kannte Generationen von Stammkunden, deren Freud und Leid, ihre persönliche 

Interessen, Kaufhistorie und deren finanziellen Spielraum. Laufkundschaft wurde 

von Tante Emma aufgrund jahrelanger Erfahrung und kaufmännischen Gespürs 

578

estmöglich beraten. Wie ist aber das Gedächtnis und die Intelligenz von Tante 

Emma auf den Vertriebskanal Internet mit Millionen potenzieller Kunden und einer 

für Menschen oft nicht mehr überschaubaren Produktvielfalt zu übertragen? 

Ein institutionalisiertes Gedächtnis im Form von Datenbanken wird, oft in 

Kombination mit intelligenten Verfahren der Datenauswertung wie etwa Data- 

Mining, seit Jahrzehnten im Direktmarketing von erfolgreichen Unternehmen 

genutzt, um trotz einer Vielzahl von Mitarbeitern, Kontaktpunkten und Produkten 

eine vertrauensvolle, profitable und langfristige Beziehung zu Kunden aufzubauen. 

Erklärtes Ziel von Investitionen in das Kundenbeziehungsmanagement ist die 

Abkehr von der rein transaktionsorientierten Belieferung eines Massenmarktes 

mit standardisierten Produkten hin zur individuellen Ansprache des Kunden 

zur Etablierung einer langfristigen Geschäftsbeziehung. Im Gegensatz zum 

Einkauf über traditionelle Vertriebswege (zum Beispiel Filiale, Telefon oder 

Versicherungsvertreter) ist der Besuch einer Website weitgehend frei von direkten 

Kontakten von Mensch zu Mensch. Aber: Der virtuelle Raum weist höchst 

interessante Besonderheiten auf, zum Beispiel die mögliche Personalisierung 

von Inhalten oder auch die denkbare direkte, ereignisgesteuerte Interaktion mit 

Besuchern. 

Zur Bestimmung dieser zielgruppengesteuerten Inhalte bieten sich nun, analog zum 

Data-Mining auf „klassischen“ Datenbeständen, Methoden des Web-Mining an. 

Pragmatisch betrachtet ist Web-Mining ein zielorientierter Prozess der Selektion, 

Aufbereitung, Exploration und Modellierung Internet-basierter Daten, um 

unbekannte Zusammenhänge zum Vorteil des eigenen Unternehmens zu entdecken. 

Anders als im konventionellen Data-Mining sind in Web-Mining-Projekten meist 

sehr große Mengen von Online-Protokolldaten zu erfassen, mit teilweise speziellen 

Verfahren aufzubereiten und anzureichern sowie oft mit spezifischen Methoden 

zu analysieren und zu interpretieren. Das grundsätzliche, sehr prozessorientierte 

Vorgehen im Web-Mining ist aber ebenso identisch mit einem klassischen Data- 

Mining-Projekt wie die Mehrzahl eingesetzter Methoden. 

Einsatzgebiete für Web-Mining 

Martin Oesterer, Karsten Winkler: Web-Mining 

Bei einem produktiven Einsatz im Unternehmen ist Web-Mining kein Selbstzweck, 

sondern leistet einen wertvollen Beitrag zur Erreichung der Unternehmensziele. 

Die oft genutzte Klassifikation von Web-Mining-Einsatzgebieten in die Analyse 

von Inhalten (Web-Content-Mining), die Gewinnung von Einsichten in das 

Besucherverhalten (Web-Usage-Mining) und die Identifizierung Website-übergreifender 

Verweisstrukturen (Web-Structure-Mining) zielt eher auf eine Abgrenzung 

gegenüber klassischen Data-Mining-Fragestellungen. Wird Web-Mining hingegen 

aus Anwendersicht betrachtet und umfasst damit auch die Methodenvielfalt des 

Data-Mining, so bietet sich eine vereinfachte Unterscheidung von explorativen 

und prädiktiven Einsatzgebieten an. 

Explorative Verfahren des Web-Mining, wie etwa Clustering-Algorithmen, die 

Pfadanalyse, die Entdeckung von Assoziationsregeln oder die Analyse sozialer 

Netzwerke, werden eingesetzt, um in der verfügbaren Datenbasis interessante und 

579 

Data-Mining 

wird seit 

Jahrzehnten im 

Direktmarketing 

genutzt 

Personalisierung 

von Inhalten 

und ereignisgesteuerte 

Interaktion mit 

Besuchern 

Web-Content- 

Mining, Web- 

Usage-Mining 

und Web- 

Structure-Mining

Next-Best-Offer- 

Systeme zur 

Empfehlung 

von relevanten 

Produkten 

Zahlung auf 

Rechnung 

verweigern, 

falls die Ausfallwahrscheinlichkeit 

über 

achtzig Prozent 

liegt 


wirtschaftlich verwertbare Muster zu identifizieren, zu interpretieren und deren 

Veränderung im Zeitablauf zu verfolgen. Primäres Ziel ist die Gewinnung von 

neuen, nützlichen und nachvollziehbaren Einsichten in das Verhalten von Besuchern 

und Kunden, um zum Beispiel das kundenzentrierte Data-Warehouse mit neuen 

Erkenntnissen anzureichern. 

Die aus der Marktforschung bekannte Segmentierung von Besuchern mittels 

Clustering-Algorithmen dient beispielsweise deren Unterteilung in Gruppen mit 

einem homogenen Klickverhalten, Kaufverhalten oder Kommunikationsverhalten. 

Außerdem unterscheiden sich Profile eines Segments in ihrer Charakteristik 

möglichst stark von denen anderer Segmente. Deshalb lassen sich Segmente mit 

sprechenden Bezeichnungen wie „junge Wintersportinteressenten aus Großstädten“ 

charakterisieren. Die Ergebnisse explorativer Analysen werden beispielsweise für 

die Definition zielgruppenspezifischer Inhalte, ein Behavioural Targeting bei der 

Auslieferung von Werbebotschaften oder im Rahmen von produktorientierten 

Newsletter-Kampagnen verwendet. So genannte Next-Best-Offer-Systeme zur 

Empfehlung von relevanten Produkten oder Inhalten basieren ebenfalls häufig 

auf explorativen Verfahren, um das Verhalten ähnlicher Kundengruppen oder 

Verbundkaufeffekte auszunutzen. 

Prädiktive Verfahren des Web-Mining fokussieren auf die Erstellung möglichst 

zuverlässiger Vorhersagen, zum Beispiel durch Anwendung von Regressionsverfahren, 

Entscheidungsbäumen oder neuronalen Netzen. Im Online-Marketing 

gibt es eine Vielzahl interessanter Eigenschaften von Besuchern und Kunden, deren 

möglichst gute Vorhersage wirtschaftliche Vorteile verspricht. Die Modellierung 

von Kanalpräferenzen vor einer Kundenansprache, die Vorhersage der Bonität neuer 

Kunden oder auch die Ermittlung von Produktaffinitäten dienen der Senkung von 

Kommunikationskosten, ermöglichen die Reduktion des Zahlungsausfallrisikos 

und erhöhen den Umsatz durch relevante Cross-Selling-Angebote. Darüber hinaus 

lassen sich durch den Einsatz von Text-Mining-Methoden auch eingehende E-Mails 

hinsichtlich ihres Inhalts klassifizieren und können anschließend automatisiert 

an die richtige Abteilung weitergeleitet werden. Im Gegensatz zu explorativen 

Einsatzgebieten ist die Nachvollziehbarkeit meist eine im Vergleich zur angestrebten 

hohen Vorhersagequalität untergeordnete Eigenschaft von prädiktiven Modellen. 

Die Vorhersagemodellierung nutzt vergangenheitsbezogene Daten mit bekannter 

Ausprägung der Zielvariable und potenziell erklärende Variablen, um ein Modell 

zu trainieren, zu optimieren und auf Allgemeingültigkeit zu testen. Je nach 

Anforderung an die Aktualität eines Modells umfasst die für Training und Test 

relevante Zeitspanne ein Jahr, zwei Monate oder nur die letzten zehn Minuten. Nach 

der Modellierung wird das beste Vorhersagemodell exportiert und auf neue, aber 

strukturgleiche Datensätze angewendet, um zum Beispiel die Eintrittswahrscheinlichkeit 

der relevanten Ausprägung einer kategoriellen Zielvariable zu ermitteln. 

Die Anwendung von Vorhersagemodellen wird auch als Scoring bezeichnet. Nach 

einem Scoring der Bonität neu angemeldeter Kunden kann das Shopsystem zum 

Beispiel eine Zahlung auf Rechnung verweigern, falls die Ausfallwahrscheinlichkeit 

über achtzig Prozent liegt. 

580

Vorgehen im Web-Mining 


Die Frage nach dem Aufbau analytischer Kenntnisse im Unternehmen einerseits oder 

dem Zukauf analytischer Beratung andererseits ist unter Beachtung der strategischen 

Relevanz des Web-Mining sowie der aktuellen Personalsituation und der Zeitplanung 

zu entscheiden. Ob der Einsatz von Web-Mining als einmaliges Projekt geplant ist 

oder Training und Anwendung von Vorhersagemodellen in Geschäftsprozesse 

einzubetten sind: Zunächst ist ein wirtschaftlich relevantes Ziel aus dem Online- 

Marketing zu formulieren und entsprechende Erfolgskriterien festzulegen. 

Ein Beispiel ist die „Steigerung der Click-Through-Rate interner Verweise auf 

Aktionsartikeln von zwei auf fünf Prozent zur Erhöhung des Umsatzes“. Ein im 

Idealfall durch das Management unterstütztes Team, das sowohl fachliche als auch 

methodische Kompetenz vereint, formuliert anschließend Anforderungen an die 

Datenbasis, übersetzt das Marketing-Ziel in eine Web-Mining-Fragestellung und 

plant die Einbettung der Ergebnisse in operative Systeme, wie zum Beispiel die 

Auslieferung nutzerspezifischer Artikelempfehlungen. 

Nach der Festlegung von Ziel, Erfolgskriterien, Budget und Zeitplanung ist die 

Datenbasis zur Anwendung von Web-Mining-Methoden zu definieren, aus den 

Quelldatensystemen zu extrahieren und in einer Tabelle zusammenzuführen. Im 

Ergebnis entsteht eine so genannte analytische Basistabelle, die je Untersuchungsobjekt 

(etwa Sitzung eines Besuchers oder Kunde) potenziell relevante Informationen 

und gegebenenfalls eine oder mehrere Zielvariablen enthält. Beispiele für 

Variablengruppen sind demographische Informationen, Reaktionen auf Online- 

Marketing-Kampagnen, besuchte Seiten und Inhaltsbereiche sowie angesehene 

und gekaufte Produkte. 

Der typische Web-Mining-Prozess besteht aus folgenden Schritten: Stichprobenziehung, 

Exploration der Daten, Modifizierung der Daten, Modellierung der 

Fragestellung und Auswertung der Ergebnisse. Der Anwender im analytischen 

Online-Marketing modelliert die jeweilige Fragestellung in einem graphischen 

Prozessflussdiagramm, wie es in Abb. 1 dargestellt ist. In diesem Diagramm 

repräsentieren Pfeile den Fluss von Daten und Metadaten, während graphische 

Symbole die jeweils auszuführenden, parametrisierten Prozess-Schritte (zum 

Beispiel ein Regressionsverfahren) repräsentieren. 

Die Anwendung des besten Modells im Rahmen eines Scoring in Stapelverarbeitung 

oder Echtzeit wird einerseits durch den Export der Scorewerte in 

beliebige Datenbanken ermöglicht. Somit können beispielsweise für Kunden 

Produktaffinitäten oder die Zugehörigkeit zu Kundensegmenten direkt in 

der Datenbank des Shopsystems gespeichert werden. Struktur, Syntax und 

Semantik der bei Anwendung eines Modells zu verarbeitenden Daten müssen 

den Trainingsdaten entsprechen. Andererseits lassen sich Vorhersagemodelle und 

Ergebnisse einiger explorativer Verfahren auch als ausführbare Programme (zum 

Beispiel als Base SAS Code, in C oder Java) sowie in der Syntax der Predictive 

Modeling Markup Language zur direkten Anwendung in Datenbewirtschaftungsprozessen 

oder operativen Systemen exportieren. Ein letzter, wichtiger Aspekt 

der Modellanwendung ist die Überwachung der Modellgüte operativ genutzter 

Segmente oder Vorhersagemodelle, um deren „Lebenszeit“ nicht zu überschreiten. 

581 

Demographische 

Informationen, 

Reaktionen 

auf Online- 

Marketing- 

Kampagnen, 

besuchte Seiten 

und Inhaltsbereiche 

sowie 

angesehene 

und gekaufte 

Produkte

Statischer 

Zählpixel oder 

JavaScriptbasierter 

Page- 

Tags sind besser 

als Logfiles 


Es ist beispielsweise wenig zielführend, Kunden für den Rest ihres Lebens als 

„junge Wintersportinteressenten aus Großstädten“ zu klassifizieren, ausgelistete 

Artikel zu empfehlen oder die Bonität von Kunden anhand eines fünf Jahre alten 

Modells zu evaluieren. 

Abb. 1: Web-Mining-Prozessflussdiagramm im SAS Enterprise Miner 

Daten, Daten und nochmals Daten 

Qualitativ hochwertige Online-Protokolldaten bilden zweifellos die Basis für 

Aktivitäten im Web-Mining. Grundlage für deren Erfassung können einerseits 

Logdateien der Webserver sein, in denen die ausgelieferten Dateien mit Zeitstempel, 

IP-Adresse des anfordernden Rechners und weiteren Informationen aufgezeichnet 

werden. Diese rein Server-seitige Datenerfassung ist aber mehr ein Notbehelf 

als eine vollständige und fehlerfreie Protokollierung, da insbesondere die auf 

unterschiedlichen Ebenen eingesetzten Zwischenspeicher und Proxy-Server sowie 

die oft bei Internet-Zugangsdienstleistern beobachtete dynamische Zuweisung 

verschiedener IP-Adressen innerhalb einer Sitzung die Daten stark verfälschen. 

Diese Nachteile führten zur Entwicklung von Client-seitigen Protokollierungsverfahren, 

die mittels statischer Zählpixel oder JavaScript-basierter Page-Tags 

Informationen über Browser und betrachtete Webseiten an einen Protokollserver 

übermitteln. Allerdings werden die Vorteile der Client-seitigen Verfahren meist 

mit einem großen Wartungsaufwand zur zeitnahen, konsistenten Aktualisierung 

der Page-Tag-Parameter, einer Ladezeiterhöhung durch die Abhängigkeit von 

Protokollservern und einer aus Datenschutzgründen kritischen Kommunikation 

mit Third-Party-Servern erkauft. 

In der Lösung SAS for Customer Experience Analytics wird mit der speedtrap 

Dynamic Data Collection ein innovatives Client-seitiges Verfahren zur 

Echtzeit-Protokollierung von Ereignissen im Browser der Besucher eingesetzt, 

582


das die Nachteile der beiden skizzierten Verfahren umgeht. Kern des First- 

Party-Verfahrens ist die einmalige Einbettung desselben parameterlosen Skripts 

in sämtliche ausgelieferte Webseiten. Nach dem Laden einer Seite übermittelt 

dieses Skript verschlüsselt und asynchron, zur Vermeidung von Wartezeiten, die 

relevanten Ereignisse an den Protokollserver, wobei die Kommunikation aus dem 

gesicherten „Sandkasten“ der jeweiligen Seite im Browser heraus erfolgt. Der 

Detaillierungsgrad der übermittelten Ereignisse wird je Website, Seitenbereich 

oder Seite zentralisiert konfiguriert, so dass, im Gegensatz zu Page-Tags, die 

Geschäftslogik nicht mittels JavaScript-Parametern in Webseiten zu kodieren 

ist. Neben den üblichen Page-Tag-Informationen können zum Beispiel Klicks, 

Ladevorgänge, Metadaten, Tastatureingaben, verdeckte Formularfelder oder 

auch Mouse-Over-Ereignisse zur visuellen Sitzungsrekonstruktion aufgezeichnet 

werden. Dieses äußerst wartungsarme Verfahren ermöglicht neben datengetriebenen 

Usability-Studien insbesondere den Aufbau einer stets aktuellen, fehlerfreien und 

konsistenten Datenbasis für Web-Mining. Das gilt auch für Ajax-Applikationen, 

Flash-Inhalte oder mobile Endgeräte. 

Online-Protokolldaten hoher Qualität sind zwar eine wichtige Basis für Web-Mining, 

aber eben nur eine Seite der Medaille. Zu Gewinnung einer vollständigen Sicht auf 

Besucher und Kunden des Vertriebskanals Internet ist die Anreicherung dieser online 

erfassten Informationen mit Offline-Daten unerlässlich. Beispielsweise können 

URL-Parameter wie die Seitennummer in der Datenbank des Content-Management- 

Systems um ergänzende Informationen wie Seitentitel, Autor oder Inhaltskategorie 

angereichert werden. Warenwirtschaftssysteme verfügen zudem über vielfältige 

Zusatzinformationen, um Artikelnummern in Warenkorbdaten anzureichern. Die 

Integration von Daten der Offline-Welt in analytische Basistabellen für Web- 

Mining ermöglicht die Generierung von weitaus größeren analytischen Mehrwerten 

als bei alleinigem Fokus auf Online-Protokolldaten. 

Zusammenfassung und Ausblick 

Online-Marketing wird durch den gezielten Einsatz von Web-Mining sowohl 

effektiver, adressiert also die richtigen Zielgruppen mit passenden Botschaften, 

als auch effizienter, beispielsweise durch Senkung der Kommunikationskosten. 

Der Einsatz intelligenter Verfahren der Datenanalyse ermöglicht im Sinne von 

Davenports analytischen Geschäftsstrategien die Generierung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile 

im äußerst dynamischen Internet. Die Literaturhinweise am 

Schluss des Beitrags zeigen wichtige Quellen für den Einstieg in die Welt des 

Web-Mining. 

Aktuell diskutierte Themen in der Web-Mining-Community sind die Konvergenz 

von Online- und Offline-Welt, die Anwendung analytischer Modelle in Echtzeit 

sowie Aspekte des Datenschutzes. Trotz vieler Besonderheiten: Das Internet ist 

für die Mehrzahl der Unternehmen eben nur ein Kanal von vielen. Eine vielfach 

angestrebte ganzheitliche Kundenorientierung darf somit weder das Internet 

gänzlich ignorieren noch eine ausschließliche Konzentration von Maßnahmen auf 

583 

Klicks, Ladevorgänge, 

Metadaten, 

Tastatureingaben, 

verdeckte 

Formularfelder 

oder auch Mouse- 

Over-Ereignisse 

können aufgezeichnet 

werden

Anonymisierung 

der erfassten 

Daten oder 

transparente 

Einwilligung 


dieses Medium zulassen. Die gegenwärtig verbreitete Schaffung von Insellösungen 

im Online-Marketing ist deshalb unter Konvergenzaspekten nicht überzeugend. 

Im Web-2.0-Zeitalter korreliert der Wert von Unternehmen stark mit der Kundenzufriedenheit. 

Deshalb gilt es, das Vertrauen von Interessenten und Kunden durch 

Einhaltung der Datenschutzbestimmungen langfristig zu sichern. Neben einer 

möglichen Anonymisierung der erfassten Daten gilt es insbesondere, Kunden 

durch deutlich wahrnehmbare Mehrwerte zur Einwilligung in die Speicherung 

und Verarbeitung personenbezogener Daten zu motivieren. Die vorgestellte speedtrap 

Dynamic Data Collection setzt zum Beispiel einen Hinweis in den jeweiligen 

Datenschutzrichtlinien voraus, respektiert im Browser hinterlegte P3P-Richtlinien, 

unterstützt SSL-Verschlüsselung und ermöglicht den Einsatz von Opt-in- oder Optout-Mechanismen. 

Literatur 

Patricia Cerrito: Introduction to Data Mining Using SAS Enterprise Miner. – 468 Seiten, 

ISBN 9781590478295, SAS Publishing, Cary, NC, 2006. 

Soumen Chakrabarti: Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data. 

– 344 Seiten, ISBN 9781558607545, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, 

CA., 2002. 

Thomas H. Davenport, Jeanne G. Harris: Competing on Analytics. The New Science of 

Winning. – 240 Seiten, ISBN 9781422103326, Harvard Business School Press, Boston, 

MA., 2007. 

Hajo Hippner, Melanie Merzenich, Klaus D. Wilde: Handbuch Web Mining im Marketing: 

Konzepte, Systeme, Fallstudien. – 509 Seiten, ISBN 9783528057947, Verlag Vieweg, 

Braunschweig/Wiesbaden, 2002. 

SAS Institute Inc.: Beyond Web Analytics: A New Generation of Customer Experience 

Analytics: Increasing Sales Revenue and Improving Service by Gaining Actionable 

Multi-Channel Intelligence. – White Paper. SAS Institute Inc., Cary, NC., 2007. 

SAS and all other SAS Institute Inc. product or service names are registered trade-marks 

or trademarks of SAS Institute Inc. in the USA and other countries. Other brand and 

product names are trademarks of their respective companies. 

584

Kundenkapitalbezogene 

Bewertung von Web 2.0-Portalen 

Harald Eichsteller 

Was hat die Bewertung eines Web 2.0-Portals mit der Bewertung eines Heizölhandels 

gemeinsam? Vor der Akquisition eines Heizölhandels sind für den potenziellen 

Käufer die folgenden Faktoren besonders wichtig: 

A. Stärke der Marktposition (Zahl der Wettbewerber, relativer 

Marktanteil, Marktführerschaft) 

B. Kundenstamm (Zahl, Altersstruktur, Fassungsvermögen der Tanks) 

C. Bindung der Kunden (Tradition, Dauer der Kundenbeziehung, 

Loyalität/Wiederkaufsraten) 

D. Gefahr der Abwanderung von Kunden 

(Nachhaltigkeit, langfristige Sicherung) 

Daraus wird kundenbezogen das Heizölvolumen der nächsten 10 Jahre hochgerechnet 

und bepreist, mit der Methode der Diskontierten Cashflows (DCF) 

zu einem Barwert verdichtet und schließlich mit den eigenen Erwartungen und 

Vorgaben zu Rentabilität und Profitabilität abgeglichen. 

Zusätzlich wird betrachtet, ob es auf folgende Fragen positive Antworten gibt: 

E. Verschafft mir die Akquisition Zugang zu einem Markt, 

den ich bisher nicht hatte? (Segment, Region, Struktur) 

F. Erhöht sich durch die Akquisition die Effizienz meiner 

Kommunikationsmaßnahmen? (Anzeigen, Radio, Flyer, Internet) 

G. Erreiche ich durch die Akquisition eine höhere Marge? 

(Kostendegression, geringere Preissensitivität) 

H. Erreiche ich durch die Akquisition eine zusätzliche Marge, 

die über dem Invest liegt? (Return on Investment, Interner Zinsfuß) 

Das Einstiegsbeispiel aus einer Branche, die eindeutig eher zur „Very Old Economy“ 

zählt, zeigt Historie, Qualität und Praxistauglichkeit von Kundenkapitalbetrachtungen 

bei der Bewertung von Geschäften. Man hätte auch die Bewertung einer 

Zahnarztpraxis heranziehen können – das hätte den Sprung zur Bewertung von 

Web 2.0-Portalen optisch etwas kürzer aussehen lassen, im Kern hätten sich aber 

kaum Unterschiede ergeben. 

585 

Marktposition, 

Kundenstamm, 

Kundenbindung 

und Nachhaltigkeit 

sind 

die wichtigsten 

Faktoren

Spielregeln der 

Finanzmärkte 

vernachlässigen 

kundenorientierteBetrachtungsweisen 


Return-on-Customer (ROC) 

Viele der im Einstiegsbeispiel genannten Aspekte haben Don Peppers 

und Martha Rogers Mitte 2005 in ihrem Buch „Return-on-Customer“ 

aufgegriffen [1]. Sie appellieren dabei an Manager und Shareholder 

gleichermaßen, die Kunden und die Erhaltung ihres Wertes in den Mittelpunkt 

der Betrachtungen zu stellen und dabei die Nachhaltigkeit von 

(Marketing-)Aktionen als oberstes Beurteilungskriterium für positives Wirken zu 

etablieren. Der Begriff Return-on-Customer (ROC) ist mit Bedacht in Analogie 

zum allgemein anerkannten Konzept des Return on Investment (ROI) gewählt, 

das klassischerweise zur Beurteilung der Beurteilung der Vorteilhaftigkeit von 

Investitionen herangezogen wird. 

Die Finanzmärkte haben spätestens in den letzten zehn Jahren Spielregeln geprägt, 

die nicht immer optimale Voraussetzungen für kundenorientierte Betrachtungsweisen 

bieten; einige dieser Spielregeln sind im Folgenden kurz skizziert: 

1. Finanzmärkte funktionieren kurzfristig, maximal quartalsorientiert, und 

Manager sind tendenziell bereit, wichtige kundenorientierte Maßnahmen 

zugunsten der vorausgesagten Umsatz- und Ertragsziele zu opfern. 

2. Finanzmärkte belohnen stetiges überproportionales Wachstum mit einer 

höheren Notierung; Aktienoptionsprogramme für Manager können durchaus 

auch dazu führen, dass dieses Wachstum‚ ohne Rücksicht auf langfristige 

Verluste angestrebt wird. [2] 

3. Finanzmärkte hatten den Charme kundenorientierter Lebenswert- 

betrachtungen (Customer-Lifetime-Value – CLV) schon vor Jahren 

erkannt und Mergers & Akqui-sitions (M&A’s) in der Phase des 

Internet-Hypes um das Jahr 2000 mit CLVs bewertet – schade nur, 

dass die zu Grunde gelegten Kundenwerte in vielen Fällen nicht einmal 

ansatzweise realisiert waren, als die Unternehmen ihre Pforten wieder 

geschlossen haben. 

4. Finanzmärkte nehmen Brand-Equity und Customer-Equity bei M&A‘s 

als Residualwert wahr, der zusätzlich zu den Buchwerten bezahlt wird und 

den die Buchhalter als „Goodwill“ abschreiben. Es existieren eine Vielzahl 

unterschiedlicher Brand-Equity Modelle [3] – lediglich das Ranking der 

weltweiten Top-100 Brands von Interbrand, Zintzmeyer & Lux [4] 

wird öffentlich wahrgenommen; in den meisten Unternehmen werden solche 

Werte weder errechnet noch ausgewiesen. 

Doch die Betrachtung des Konzepts von Peppers und Rogers zur Berechnung des 

Return-on-Customer (ROC) lohnt sich dennoch, vor allem wenn man die nachhaltige 

Werthaltigkeit des Kundenkapitals beurteilen möchte. Hier das Rechenwerk in der 

Übersicht: 

Dabei ist das Kundenkapital (Customer-Equity) gleich der Summe der Kundenlebenswerte 

(CLV) aller Kunden. Dies bedeutet, dass nur ein positiver Return-on- 

Customer (ROC) erzielt werden kann, wenn nicht nur ein positiver Cashflow erreicht 

wird, sondern darüber hinaus die zukünftigen (abgezinsten) Erträge der Kunden 

586

Harald Eichsteller: Kundenkapitalbezogene Bewertung von Web 2.0-Portalen 

nicht mehr abnehmen, als aktuell‚ aus ihnen heraus erwirtschaftet wird. Hier ist 

Marken- und Kunden-Management gefragt, nicht zu verkaufen, sondern gleichzeitig 

die Zukunft des Unternehmens zu stärken, also Wert zu schaffen. Kampagnen, die 

gerade mal einen kurzfristig positiven Cashflow erzeugen, aber gleichzeitig die 

Wahrscheinlichkeit reduzieren, dass ein Großteil der Kunden weiterhin Kunde 

bleibt, führen zu einem Wertverlust. 

πi + Δ CE i 

ROC = ______________ 

CE i-1 

π i = Cashflow der Kunden im betrachteten Zeitraum i 

Δ CE = Zuwachs/Verlust von Customer-Equity im Zeitraum i 

CE i-1 = Customer-Equity zu Beginn des Zeitraums i 

Abb. 1: Berechnung des Return-on-Customer (ROC) 

Peppers und Rogers illustrieren dies am Beispiel einer Unternehmung, deren 

Responseraten im Direktmarketing (6 Mailings pro Jahr) von ursprünglich ein 

Prozent jeweils 0,05 Prozentpunkte jährlich zurückgehen. Das klingt nicht wirklich 

tragisch, Direktmarketingleute leben seit Jahren mit solchen Phänomenen. Doch 

diese „schleichende Erosion“ lässt das Kundenkapital erschreckend abschmelzen. 

Die Auswirkungen auf den ROC sind verheerend: 

Jahr 1. Jahr 2. Jahr 3. Jahr 4. Jahr 

Responserate 1,00 % 0,95 % 0,90 % 0,85 % 

ROC + 20 % - 10 % - 20 % - 40 % 

Abb. 2: Entwicklung des Return-on-Customer (ROC) bei abnehmenden Responseraten 

Während eine gleichbleibende Zufriedenheit und Responserate von ein Prozent in 

diesem Beispiel kontinuierlich einen Return-on-Customer von 20 Prozent generieren 

würde, erodiert die Kundenbasis mit abnehmender Zufriedenheit und entsprechend 

abnehmenden Responseraten auf nur noch etwas mehr als ein Viertel (-10% -20% 

-40% = -70%) des Ursprungs. 

Peppers und Rogers beschäftigen sich im Hauptteil von „Return-on-Customer“ damit, 

wie man erfolgreich das Kundenkapital erhöht. So liegt die Basis kundenorientierter 

Strategien in der Segmentierung der Kunden nach Werthaltigkeit und Potenzial 

sowie der Berücksichtigung von Lebenszyklusphasen. Es ist empfehlenswert, 

sich besonders dem Segment mit dem größten Wachstumspotenzial zu widmen, 

Up- und Cross-Selling zu aktivieren und die Gewinnung von Neukunden durch 

Empfehlungen zu stimulieren. 

587 

Schleichende 

Erosion der 

Responseraten 

lässt das 

Kundenkapital 

abschmelzen 

Segmentierung 

der Kunden nach 

Werthaltigkeit 

und Potenzial

Geschäftsmodell 

beruht auf 

kostenpflichtigen 

Premium- 

Funktionen 


Kundenkapital und Return-on-Customer von Web 2.0-Portalen 

XING, ehemals openBC, ist eine Plattform, auf der Ende Dezember 2006 1,7 

Millionen Business-orientierte Menschen ihre Profildaten aktiv hinterlegt haben 

und über „Social Software“ Verknüpfungen zu anderen Mitgliedern dieser Plattform 

erstellt und optisch ersichtlich gemacht werden. Das Geschäftsmodell beruht auf 

attraktiven Premium-Funktionalitäten mit Such-, Verknüpfungs- und Kommunikationsmöglichkeiten, 

die gegenüber der kostenfreien Basisversion mit 5,95 Euro pro 

Monat bepreist werden. 

Die 5,2 Millionen Aktien mit einem Nennwert von 1 Euro wurden im Dezember 

2006 erfolgreich mit einer Erstnotierung von 30 Euro an der Börse eingeführt. 

Das entspricht einem Wert von über 150 Millionen Euro, der in den ersten sechs 

Monaten bei +/- 2 Euro pro Aktie stabil blieb. 

Im Februar 2007 waren circa 1,19 Millionen Unique-Visitors online und haben 

ungefähr 99 Millionen Seiten abgerufen (Page-Impressions). Circa sechzig Prozent 

der Basis-Mitglieder und 89 Prozent der Premium-Mitglieder sind pro Monat auf 

der Plattform eingeloggt. Ungefähr 13 Prozent (221.000) aller Mitglieder sind 

Premium-Mitglieder (Stand: 31. Dezember 2006). 

Die Jahresbilanz 2006 weist einen Umsatz von sechs Millionen Euro aus, ohne die 

Kosten für den Börsengang war ein operativer Gewinn vor Zinsen, Steuern und 

Abschreibungen (EBITDA) von 1,4 Millionen angefallen. Die EBITDA-Marge 

soll auf 30 bis 35 Prozent in 2007 steigen [5]. 

Dank Publizitätsgesetz haben wir detaillierte Daten zur Beurteilung der 

Werthaltigkeit des Social-Networks XING vorliegen und können so die 150 

Millionen Euro „challengen“. Zunächst wären da die Faktoren A bis D, nach denen 

wir die potenzielle Heizölhandelsakquisition beurteilt haben. Klare Pluspunkte auf 

der ganzen Linie: 

588 

A. Absoluter Marktführer, LinkedIn & Co. in Deutschland 

klar abgeschlagen. 

B. Relevante Zahl der potenziellen Zielgruppe erfasst. 

C. Kundenbindung eher groß. 

D. Ausstiegsbarrieren eher klein (lediglich Gefahr des Ausstiegs 

aus Premium-Angebot). 

Da es sich um einen IPO (Initial-Public-Offering) und nicht um eine Akquisition 

handelt, sind die Fragen E bis H für die Bewertung hier nicht relevant. Bleibt die 

Berechnung des kundenbezogenen Umsatz- und Margenvolumens. Der maximale 

Umsatz ergibt sich aus einer einfachen Multiplikation der Premium-Kunden mit 

der Jahresgebühr (12 x 5,95 Euro).


Kunden Anteil Premium-Kd. max. Umsatz tats. Umsatz EBITDA in % 

1.700.000 13% 221.000 15.779.400 € 6.000.000 € 1.400.000 € 23% 

Abb. 3: Key Performance Indicator (KPI) von XING in 2006 

Setzen wir nun die prospektiven Daten rein hypothetisch in einer Modellrechnung auf 

3,5 Millionen aktive Kunden mit einem Premium-Anteil von 20 Prozent und gehen 

von der avisierten Marge von 35 Prozent aus, ergeben sich die folgenden Zahlen: 

Kunden Anteil Premium-Kd. max. Umsatz tats. Umsatz EBITDA in % 

3.500.000 20% 700.000 49.980.000 € 49.980.000 € 17.493.000 € 35% 

Abb. 4: Key Performance Indicator (KPI) von XING hypothetisch 

Um von einem Jahres-EBITDA von circa 17,5 Mio Euro auf den Wert von 150 

Millionen Euro zu kommen, wird hier ein Multiplikator von 8,6 angesetzt. In diesem 

sogenannten EBITDA-Multiple sind zukünftige Gewinnerwartungen einerseits sowie 

Risikoeinschätzungen und Diskontierungssätze andererseits mit einbezogen. Bei der 

im Sommer 2007 durchgeführten Übernahme der skandinavischen Mediengruppe 

SBS durch die ProSiebenSat.1 Media AG kamen EBITDA-Multiples von 12 bis 

14 zum Ansatz, was bei der kontrovers diskutierten Zukunft des werbefinanzierten 

Fernsehens als sehr ambitioniert betrachtet werden kann. 

Zurück zu XING: es sind offensichtlich noch viele wichtige Fragen unbeantwortet, 

die hilfreich sein können, um auf Basis der in Abbildung 4 skizzierten KPI den 

Wert von XING zu beurteilen: 

I. Wie groß ist das gesamte Zielgruppen-Potenzial? 

J. Kann das Angebot auf weitere Zielgruppen übertragen werden? 

K. Kann das Angebot auf weitere Länder übertragen werden? 

L. Wie groß ist der Unterschied zwischen EBITDA und EBIT? 

M. Wie groß ist die Churn-Rate: Wie viele Premium-Kunden kündigen? 

N. Welche Business-Modelle lassen sich zusätzlich andocken? 

O. Welche Strategischen Allianzen können Netz- und 

Margeneffekte verstärken? 

P. Welche EXIT-Szenarien sind möglich? 

Q. Ist ein Verkauf an die „üblichen Verdächtigen“ für diese attraktiv? 

(Google, eBay, Microsoft, News Corporation, Holtzbrinck, Private 

Equity Companies) 

Und zu guter Letzt bleibt die Frage nach der Nachhaltigkeit und langfristigen 

Sicherung des eingesetzten Kapitals. Der erste Aspekt kann mit hoher Wahrscheinlichkeit 

positiv bewertet werden – trotz niedriger Eintrittsbarrieren bei digitalen 

Konzepten werden es weitere Plattformen wie StayFriends oder LinkedIn schwer 

haben, sich in Deutschland erfolgreich und schnell zu etablieren. Mittelfristig bleibt 

589 

Wie groß ist 

die Churn 

Rate: Wie viele 

Premium-Kunden 

kündigen?

Auf einem 

Portal massiv 

Werbung zu 

schalten, könnte 

die Community 

verschrecken 


nur die Frage, wie es StudiVZ, einem im jüngeren Zielsegment positionierten 

Social-Network, gelingt, den Übergang von der Studierenden-Plattform in die 

Business-Welt zu gestalten. 

StudiVZ ist eine Plattform, auf der Studierende die Möglichkeit haben, ihren 

Freundeskreis online abzubilden, sich mit Kommilitonen zu vernetzen und 

neue Kontakte zu knüpfen. Gemeinsam besuchte Vorlesungen, Interessen 

und Themengruppen werden verlinkt. Persönliche Profile, Fotoalben und 

Diskussionsgruppen zählen zu den Grundfunktionen. 

Die 1,8 Millionen Mitglieder sind zu 97 Prozent zwischen 18 und 29 Jahren alt 

und rufen monatlich über 1,8 Milliarden Seiten ab (Page Impressions). 51 Prozent 

sind täglich, 84 Prozent wöchentlich und 93 Prozent mindestens einmal im Monat 

eingeloggt. Es sind 1500 Hochschulen und andere Bildungseinrichtungen vertreten, 

besonders BWL/VWL/Jura (20% + 6%), angehende Ingenieure und Informatiker 

(13% + 5%) sowie Pädagogen (7%). 

Die Verlagsgruppe Georg von Holtzbrinck hat die Plattform, die im März 2006 noch 

3000 Mitglieder zählte, für einen hohen zweistelligen Millionenbetrag gekauft, die 

Angaben schwanken zwischen 50 und 85 Millionen Euro. Vermarktet wird die Site 

nun über GWP media-marketing der Verlagsgruppe Handelsblatt. 

Die Financial Times Deutschland (FTD) schreibt am 3. Januar 2007: „Bei Holtzbrinck 

selbst wird der Preis für das Verluste schreibende Unternehmen als durchaus 

hoch bewertet.“ „Die größte Frage wird sein, wie das zu monetarisieren ist, da 

haben wir noch eine Menge Arbeit vor uns“, sagte ein Beteiligter. Auf dem Portal 

massiv Werbung zu schalten, könnte die Studenten-Community verschrecken. „Das 

wird man sicher sehr vorsichtig machen müssen“, hieß es. „Für die Nutzer soll das 

Angebot des Portals weiter kostenlos sein.“ [6] 

Es wird deutlich, dass unser Kriterienkatalog A bis D zwar auch durchaus sehr 

positive Antworten generiert, aber keinerlei monetarisierbare kundenbezogene 

Ansätze bietet. Das Vorbild Facebook mit über 20 Millionen Nutzern soll laut 

FTD im Jahr 2006 ca. 50 Mio. Dollar Umsatz mit Onlinewerbung und dem 

Verkauf virtueller Symbole erzielt haben. Die Gründer und Betreiber von 

Facebook setzen sich mit eigenen Wertansätzen immer wieder geschickt in Szene. 

Nach Brancheninformationen haben 2006 Angebote von Viacom und Yahoo 

über mindestens 750 Mio Dollar vorgelegen. Peter Thiel, Großaktionär und 

Aufsichtsratsmitglied sagte der „Financial Times“ Mitte Juli 2007, dass Facebook 

aktuell 2 bis 3 Mrd. Dollar bekommen könne, aber man an 8 bis 10 Milliarden Dollar 

Wert glaube. In einem Blog der Zeitschrift „Business 2.0 Magazine“ in den USA 

stand letztes Jahr der von Facebook schon damals in Umlauf gebrachte Wertansatz 

von 2 Milliarden Dollar heftig in der Diskussion; ein Blogger rechnete vor, dass 

jeder College-Student also 285 Dollar wert sein müßte. [6] 

Klassischen Verlagshäusern ist diese Art von Rechnung vertraut. Die Betrachtung 

fokussiert sich dabei allerdings nicht auf den kundenbezogenen Wert, sondern die 

kundenbezogenen Akquisitionskosten. Der FTD beispielsweise ist es 200 Euro 

wert, einen neuen Abonnenten zu gewinnen (Stand Mai 2007). Rechnet man die 

Akquisitionskosten für StudiVZ als Akquisitionskosten für die zahlreichen Produkte 

590


der Verlagsgruppe Georg von Holtzbrinck um, errechnet sich ein Wert von circa 

50 Euro. Frage E „Verschafft mir die Akquisition Zugang zu einem Markt, den ich 

bisher nicht hatte?“ und Frage F „Erhöht sich die Effizienz meiner Kommunikationsmaßnahmen?“ 

treffen hier offensichtlich eher den Kern der Strategie bei von 

Holtzbrinck Networks. Laut FTD „erhofft sich der Konzern beizeiten Synergien mit 

dem Studienführer der zum Verlag gehörenden Wochenzeitung „Zeit“, die darüber 

hinaus das Magazin „Zeit Campus“ mit dazugehörigem Online-Portal an den Start 

gebracht hat“ [6]. Werbefinanzierten Portalen bleibt also definitiv der gleiche Weg 

wie allen medialen Werbeträgern – Erhöhung der Tausender-Kontakte, Etablierung 

einer hohen Kontaktqualität, Realisierung hoher Tausender-Kontakt-Preise. Mit dem 

Betrieb von lokalen Portalen in Frankreich, Spanien, Italien und Polen ist StudiVZ 

auf einem guten Weg zur weiteren Expansion. Mit einem Spin-Off für Schüler 

erschließt man die noch jüngeren Zielgruppen, die sich in ihren Peer Groups per 

SMS und Messenger verständigen. Bleibt die am Ende des letzten Kapitels gestellte 

Frage, wie es gelingt, den Übergang von der Studierenden-Plattform in die Welt 

der Werktätigen zu gestalten. 

Social Commerce ist ein erst in diesem Jahr an der Oberfläche sichtbar gewordenes 

Feld, das zusätzliche Perspektiven eröffnen könnte. Das auf Revenue-Sharing 

aufgebaute Business-Modell, was in Affiliate-Programmen erfolgreich zum 

Einsatz kommt, setzt darauf, dass die aktiven Meinungsführer in Communities ihre 

Empfehlungsmacht auch für Produkte und Dienstleistungen einsetzen. Dieser relativ 

kleine, auf 5 Prozent geschätzte Teil der Community Members, die bereits 1997 

von Hagel/Armstrong skizziert wurden [7], stellen in ihrem Bereich/Profil Produkte 

und Dienstleistungen dar und schaffen einen Direktzugang zu Commerce-Seiten. 

Für Unternehmen und Plattformbetreiber bedeutet dies, diese Meinungsführer als 

eigene Zielgruppe zu erfassen und es dieser besonders einfach zu machen, attraktive 

Links zu Produkten und Dienstleistungen in ihren Bereich/Profil zu integrieren. 

Dealjaeger.de beispielsweise ist eine Social-Commerce-Plattform, die dieses 

Business Modell betreibt und sich den Revenue-Share der Commerce-Betreiber 

mit den aktiven Usern teilt. Dieser Mechanismus könnte nach Einschätzung von 

Experten durchaus eine wertvolle Erweiterung der Business-Modelle der skizzierten 

Social-Network-Plattformen werden. 

Der Zugang zu technischem Knowhow und hochperformanter Informationstechnologie 

bei Web 2.0-Portalen und anderen digitalen Konzepten ist ein wichtiger 

Aspekt, der durch die Kundenfokussierung der dargestellten Wertansätze noch 

nicht betrachtet wurde. Die Gründergeneration von Web 1.0 hat immer noch die 

Nase vorn, wenn es gilt, den Nerv von interessanten Zielgruppen mit innovativen 

Angeboten und einem „Added Value“ zu treffen.[8] 

Die Applikationen sind durchweg web-basiert, schlank und skalierbar auf dem 

neuesten Stand der Technologie ohne Rücksichten auf bestehende IT-Infrastrukturen 

aufgebaut. Das gelingt in traditionellen Unternehmen nicht immer 

und so entsteht leicht ein zeitlich technologischer Gap von einem Jahr und mehr. 

Die Schlussfolgerung: „Nachbauen“ geht nicht so einfach, den „First-Mover- 

Advantage“ aufholen oftmals auch nicht. Strategische Alternativen sind somit 

lediglich: „Aufgeben“ oder „Kaufen“! 

591 

Zeitungen ist 

es bis zu 200 

Euro wert, 

einen neuen 

Abonnenten zu 

gewinnen 

First-Mover- 

Advantage durch 

Nachbauen 

aufzuholen ist 

schwer


Diese Erkenntnis hat viele etablierte Unternehmen dazu bewegt, Gründerfirmen 

mit Eigenkapital auszustatten und somit einen alternativen Zugang zu innovativen 

Ansätzen und Technologien zu haben. Eine sehr stark vereinfachte Rechnung zeigt 

allerdings, dass auch hier das Investment erheblich sein kann: Ein Web-Arbeiter 

mit 75.000 Euro pro Jahr „all inclusive“ ausgestattet „verbrennt“ in einem Jahr 

mit 39 Kollegen ein Jahresbudget von 3 Millionen Euro – ein schlagkräftiges, gut 

überschaubares und hochmotiviert führbares Unternehmens-Setup. Berücksichtigt 

man zwei Jahre Entwicklungszeit und eine Erfolgsquote von 20 Prozent, errechnen 

sich 30 Millionen Euro. Zugegebenermaßen ist das einfach und konservativ 

gerechnet; jeder Fondsmanager von Private Equity und Venture Capital wird deshalb 

bestrebt sein, die Entwicklungszeit zu verkürzen und Erfolgsaussichten durch eine 

qualifizierte Vorauswahl der Investments zu erhöhen. 

Virtuelle Welten produzieren seit Second Life Schlagzeilen in Boulevard- und 

Fachpresse. Die Ankündigungen von Sony@home sowie Endemol mit Electronic 

Arts, weitere Welten zu kreieren, die sich grafisch zweifelsohne in einer anderen 

Qualitäts- und Performanzebene bewegen werden, müssten bei Linden Labs 

die Alarmglocken läuten lassen. Second Life hat es nicht geschafft, schnell und 

nachhaltig genug die Zielgruppe zu binden. 

So sind die Investitionen der werbetreibenden Wirtschaft in ihre jeweilige virtuelle 

Selbstdarstellung auf Second Life nicht als Commitment für die Plattform, sondern 

für das Genre zu sehen. Virtuelle Showrooms und Ingame-Advertising sind 

Werbeformen der Zukunft, für die sich die Unternehmen von American Apparel 

bis Adidas, von Reuters bis Springer, von IBM bis Vodafone rüsten. 

Abschließend kann man sagen, dass für die Bewertung von Web 2.0-Portalen nicht 

mehr oder weniger strukturiertes Vorgehen gefragt ist als bei der Bewertung von Old 

und Very Old Economy Geschäften. Das Risiko kann nur dann besser eingeschätzt 

werden, wenn man enger und näher an Zielgruppen und Technologie ranrückt, 

um potenzielle Erfolgsaussichten einschätzen zu können. Kundenkapitalbezogene 

Ansätze sind auf jeden Fall hilfreich, fantasievolle und zugleich realistische 

Einschätzungen zukünftiger Erträge zu erhalten. 

Literatur 

[1] Marta Rogers, Don Peppers: Return-on-Customer: Creating Maximum Value from 

Your Scarcest Resource. – 304 Seiten, ISBN 9780385510301, Cyan Books, 2005. 

[2] Harald Eichsteller, Michael Lorenz, Stephan Wecke: Fit für die Geschäftsführung. 

– Aufgaben und Verantwortung souverän meistern. – 256 Seiten, ISBN 9783593376622, 

Campus, 2005. 

[3]) Brand Equity Review, Göttgens, Bauer, BBDO 2001. http://www.bbdo.de/de/home/ 

studien.download.Par.0008.Link1Download.File1Title.pdf 

[4] http://www.interbrand.ch/d/presse/presse_d.asp?anc=bestglobalbrands06 

[5] http://corporate.xing.com/ 

[6] Financial Times Deutschland unter www.ftd.de; diverse Abrufe Mai-Juli 2007. 

[7] John Hagel, Arthur G. Armstrong: Net Gain: Profit im Netz. – 344 Seiten, ISBN 

9783636013941, Redline Wirtschaftsverlag, 2006. 

[8] Die 50 interessantesten Gründer, Wirtschaftswoche, 3. April 2007. 

592

Klickbetrug und 

Affiliate-Hopping 

Christian Bennefeld 

Müssen sich Privatkunden mit kriminellen Auswüchsen wie Phishing, URL- 

Spoofing und Dialern herumschlagen, so werden Internetunternehmen von Klickbetrug 

und Affiliate-Hopping heimgesucht. Diese beiden Ausprägungen illegaler 

Web-Aktivitäten richten genau da Unheil an, wo es viele Unternehmen besonders 

schmerzt: im Online-Marketing. Denn so effizient die unterschiedlichen Instrumente 

der virtuellen Absatzförderung auch sind, betrügerische Geldmacherei ist auch 

hier längst keine Seltenheit mehr – und dabei geht es häufig um beträchtliche 

Summen. 

Entsprechend häuft sich auch die Zahl der Werbetreibenden, die gegen ihre 

Marketingpartner vor Gericht ziehen. Ein prominentes Beispiel: Im Rahmen einer 

Sammelklage gegen Google wurde im Juli 2006 ein Vergleich geschlossen, der 

den Internetkonzern zur Zahlung von 90 Millionen US-Dollar an seine Kunden 

verpflichtete. Diese beträchtliche Summe resultiert ausschließlich aus Schäden, die 

auf Klickbetrug zurückzuführen sind. Auf Kundenseite ist man sich einig, dass 

Suchmaschinenbetreiber und Affiliate-Plattformen weitreichendere Maßnahmen 

ergreifen müssen, um sich und ihre Werbepartner vor der kriminellen Energie von 

Internetbetrügern zu schützen. Doch wie lässt sich Betrug im Internet systematisch 

aufdecken? Ist es vielleicht sogar möglich, kriminelle Handlungen zu verhindern? 

Mit welchen Mitteln können die tatsächlichen Betrüger identifiziert und darüber 

hinaus auch haftbar gemacht werden? 

Um diesen Fragestellungen auf den Grund zu gehen, werden im Folgenden drei 

wesentliche Formen von Betrügereien im E-Business unterschieden: Klickbetrug 

im Keyword-Advertising und bei Google-AdSense sowie betrügerische Machenschaften 

im Affiliate-Marketing. Dieser Artikel liefert Informationen zu den 

technischen Hintergründen und bietet wertvolle Hinweise, wie sich illegale 

Machenschaften erkennen und sogar vermeiden lassen. 

Betrug im CPC-Geschäft 

Ein Großteil der Klickbetrügereien spielt sich rund um die Marketingmaßnahmen ab, 

bei denen pro Klick abgerechnet wird. Diese spezielle Form der Online-Werbung, 

das Cost-per-Click- oder kurz CPC-Modell, kommt sowohl im klassischen 

Keyword-Advertising als auch beispielsweise bei Google-AdSense zum Einsatz. 

593 

Was für Privatkunden 

Phishing 

ist, sind für 

Unternehmen 

Klickbetrug und 

Affiliate-Hopping

Mitbewerber 

klickt mehrfach 

auf Sponsored 

Links seines 

Konkurrenten 


Klickbetrug im Keyword-Advertising 

Die simpelste Variante des Klickbetrugs im Keyword-Advertising zielt auf die 

finanzielle Schädigung der Konkurrenz ab. Dazu klickt ein Mitbewerber meist 

manuell mehrfach auf den Sponsored-Link seines Konkurrenten – dieser muss 

deshalb letztlich auch für Klicks zahlen, die nicht von seiner Zielgruppe stammen. 

Regelrecht professionell wird der Klickbetrug, wenn sogenannte Robots oder 

Click-Bots zum Einsatz kommen. Bei ihnen handelt es sich um Software-Tools, 

die automatisch und mit hoher Frequenz auf Sponsored Links und Werbeanzeigen 

klicken. Automatisiertes Klicken ist für Betrüger insbesondere dann ein probates 

Mittel, wenn die Werbeanzeige, die ein Mitbewerber geschaltet hat, komplett 

aus der Liste der Sponsored Links verschwinden soll. Die Robots klicken hierzu 

einfach so lange auf einen gut gelisteten Link, bis dessen festgelegtes Tagesbudget 

ausgeschöpft ist. Häufig wird so das CPC-Budget durch die Robots bereits in den 

frühen Morgenstunden aufgebraucht. Die Folge: Die Anzeige des Mitbewerbers 

erscheint an diesem Tag gar nicht mehr. Inzwischen bieten sogar organisierte Banden 

ihre Dienste an, wenn es darum geht, die Konkurrenz entweder durch manuelles 

oder durch automatisiertes Klicken auf die Sponsored Links zu schädigen. 

Beispiel: Ein namhafter Anbieter von Krankenversicherungen wird bei einer 

Suchmaschine in den Sponsored Links an erster Stelle gelistet, sobald ein Internetnutzer 

die Suchbegriffe „Krankenversicherung Vergleich“ eingibt. Er zahlt dafür 

den Betrag von 7,50 Euro pro Klick; das Tagesbudget ist auf 11.250 Euro, also 

exakt 1.500 Klicks festgelegt. Nun beauftragt ein Konkurrenzunternehmen einen 

Klickbetrüger mit dem Wegklicken des Mitbewerbers. Mit einer speziell zu 

diesem Zweck entwickelten Robot-Software ist es für den Betrüger ein Leichtes, 

in kürzester Zeit 1.500 Klicks zu tätigen. Er beginnt damit kurz nach Mitternacht, 

und am folgenden Morgen ist der Krankenversicherungsanbieter aus der 

Liste der Sponsored Links verschwunden. Dem Werbetreibenden ist dabei ein 

doppelter Schaden entstanden: Zum einen hat er mehrere tausend Euro in eine 

Marketingmaßnahme investiert, die absolut keinen Nutzen erzielt, zum anderen 

entgehen ihm für den entsprechenden Tag Neukundengewinne, Interessenten geraten 

an die Konkurrenz. 

Klickbetrug bei Google-AdSense 

Die Motivation zum Klickbetrug bei Google-AdSense liegt weniger in der 

Schädigung der Konkurrenz als darin, dass ein Websitebetreiber, der Google- 

AdSense auf seiner Website schaltet, durch zahlreiche Klicks mehr Geld verdienen 

kann. Deshalb geht ein Großteil der Betrügereien bei Google-AdSense auf das Konto 

von Werbepartnern, die – manuell oder automatisiert – auf die Links der bei ihnen 

gelisteten Unternehmen klicken. Die Zahl der Betrüger, die scheinbar thematisch 

relevante Websites erstellen, nimmt inzwischen beträchtliche Ausmaße an. 

Beispiel: Ein Online-Händler von Trekking-Ausrüstungen definiert in Google- 

AdWords unter anderem die Keywords „Zelten“, „Camping“ und „Trekking“ für 

seine Werbeanzeigen. Gleichzeitig aktiviert er Google-AdSense für die zusätzliche 

Werbeeinblendung auf themenspezifischen Websites. Dadurch erscheint der Link 

zu seinem Online-Shop jetzt automatisch beispielsweise auch auf Special-Interest- 

594

Portalen zum Thema Trekking und auf Websites von Individualreiseanbietern. Eine 

der Special-Interest-Seiten, ein Forum zum Thema „Camping in Skandinavien“, 

ist ausschließlich erstellt worden, um als Werbeplattform Gewinne zu erzielen. 

Der Betreiber des Campingforums begnügt sich jedoch nicht mit den regulären 

Einnahmen, die er durch die Klicks seiner Websitebesucher auf die Links des 

Trekkingausrüsters erzielt. Er steigert seine Erträge dadurch, dass er mehrfach 

am Tag selbst auf die entsprechenden Links klickt, intelligente Robots zur Klickgenerierung 

einsetzt oder professionelle Klickbetrüger beauftragt. Hier entstehen 

für den Werbenden je nach Höhe des Klickpreises ebenfalls erhebliche finanzielle 

Schäden – ganz abgesehen davon, dass vielleicht seine gesamte Online-Marketing- 

Kampagne ohne Wirkung verpufft. 

Betrug im Affiliate-Marketing 

Christian Bennefeld: Klickbetrug und Affiliate-Hopping 

Neben den professionellen Klickbetrügern, die sich durch die Manipulation von Costper-Click-Programmen 

bei Google, Yahoo und Co. bereits bis zu dreißig Prozent 

der eingesetzten Budgets unter den Nagel reißen, erschleichen sich sogenannte 

Affiliate-Hopper mit unlauteren Mitteln Provisionen und Gewinnbeteiligungen. 

Im Affiliate-Marketing wird nur selten über Einzelklicks auf Banner oder Links 

betrogen, da CPC-Modelle hier keine große Verbreitung haben. Die geringen 

Klickpreise bieten – anders als im Keyword-Advertising – keinen großen Anreiz 

für Betrüger. In den meisten Fällen erschleichen sich sogenannte Affiliate-Hopper 

unrechtmäßig Provisionen, indem sie für denselben Merchant auf mehreren Affiliate- 

Plattformen als Publisher registriert sind. So ist es möglich, dass dem Publisher ein 

und derselbe Einkauf beim selben Merchant durch die unterschiedlichen Plattformen 

mehrfach vergütet wird. Da die einzelnen Affiliate-Plattformen autark arbeiten 

und einen Cookie einer anderen Plattform nicht auslesen können, ist es technisch 

für die Plattformbetreiber nicht möglich, diesen Betrug festzustellen. Diese 

Betrugsvariante funktioniert immer dann, wenn Merchants ihr Partnerprogramm 

auf mehreren Affiliate-Plattformen betreiben und auf ihnen dieselben Affiliate- 

Partner teilnehmen. 

Die technische Umsetzung von Affiliate-Hopping ist simpel: Schaltet ein Merchant 

im Rahmen seiner Kampagne Werbemittel auf verschiedenen Affiliate-Plattformen, 

veröffentlicht der Publisher diese zwar auf seiner Website, er verlinkt sie jedoch so 

geschickt, dass der Besucher Cookies von jeder der Affiliate-Plattformen gesetzt 

bekommt – auch wenn er nur auf ein einziges Werbemittel klickt. So geht bei 

Abschluss einer Transaktion dieses Besuchers jeweils eine Rückmeldung an die 

einzelnen Affiliate-Plattformen, auf denen der Merchant sein Programm betreibt, 

obwohl es nur einen Kaufabschluss gab. Resultat: Der Betrüger kassiert die 

Provision für eine einzelne Transaktion gleich mehrfach. 

Beispiel: Ein Modehaus möchte die Besucherzahl und damit gleichzeitig die 

Verkaufsrate in seinem Online-Shop erhöhen. Dazu betreibt es sowohl bei affilinet 

und TradeDoubler als auch bei zanox ein Affiliate-Programm. Nun erstellt ein 

Webmaster ein Webportal zum Thema „Mode und Lifestyle“ und meldet sich bei 

den drei Plattformen als Publisher für das Modehaus an. Er schaltet das aktuelle 

595 

Wenn Partnerprogramme 

auf mehreren 

Affiliate- 

Plattformen 

gleichzeitig 

betrieben werden

Kein Rückkanal 

zwischen 

Warenwirtschaft 

und Affiliate- 

Plattform wichtig 


Werbemittel des Modehauses jedoch nur einmal und verknüpft dieses so geschickt 

mit den einzelnen Programmen der Plattformen, dass ein Werbemittelklick bei 

allen drei Plattformen registriert wird. Deshalb wird nicht nur ein Cookie gesetzt, 

wenn ein Besucher seiner Website über das Werbemittel in den Online-Shop des 

Modehändlers gelangt, sondern gleich drei. Bestellt der Kunde jetzt ein Produkt, 

so wird bei Bestellung ebenfalls für jede der drei Plattformen je ein unsichtbares 

Pixel geladen. Die Folge: Jede Plattform registriert die Bestellung und ordnet den 

Verkauf dem betrügerischen Publisher zu. Der Betrüger streicht so für nur eine 

Bestellung die vereinbarte Gewinnbeteiligung dreifach ein. 

Doch damit nicht genug: Um seine unrechtmäßigen Erträge weiter zu erhöhen, 

macht sich der Affiliate-Betrüger den fehlenden Rückkanal zwischen Warenwirtschaft 

und Affiliate-Plattform zu Nutze. Hierzu bestellt er zunächst sehr 

kostspielige Produkte selbst, beispielsweise teure Herrenanzüge und Abendkleider. 

Diese Bestellungen storniert er jedoch umgehend. In Ermangelung einer 

Schnittstelle zwischen der Warenwirtschaft, in der die Stornierungen verwaltet 

werden, und den Affiliate-Plattformen, die den Verkauf registriert haben, ist keine 

Transparenz darüber gegeben, ob eine Bestellung widerrufen wurde. So kann das 

Modehaus im Affiliate-System nicht detailliert erkennen, welche Waren tatsächlich 

gekauft und welche Bestellungen storniert wurden. Der Affiliate-Betrüger nutzt 

diesen blinden Fleck und streicht lukrative Provisionen für Verkäufe ein, die 

faktisch nicht zu Stande gekommen sind. Weil ein Rückkanal zur Stornomeldung 

an die Affiliate-Plattform nicht vorhanden ist, nimmt das Modehaus jeden Monat 

eine pauschale Provisionsbereinigung vor, die sich an der aktuellen Stornoquote 

bemisst. Die Abzüge, die durch diese Provisionsbereinigung entstehen, sind für den 

Affiliate-Hopper jedoch praktisch irrelevant, denn er fährt nach wie vor enorme 

Provisionssummen ein – und das bei geringstem Aufwand. 

E-Business-Betrüger: Eine anonyme Masse 

Betrüger, die sich in der Unterwelt des Online-Marketings besonders wohlfühlen, 

zeichnen sich durch ein ganz spezielles Merkmal aus: Sie verstehen es, sich 

weitestgehend unerkannt im Internet zu bewegen. Dabei wächst die geschätzte 

Dunkelziffer über Häufigkeit und Ausmaß von E-Business-Betrügereien von Jahr 

zu Jahr dramatisch. 

Wie E-Business-Betrüger ihre Spuren verwischen 

Egal ob Klickbetrug oder Affiliate-Hopping, die wenigsten Internetgauner gehen so 

ungeschickt ans Werk, dass sie über ihre IP-Adresse oder Cookies ausfindig gemacht 

werden können. Hinter dieser kleinen Gruppe von Amateur-Betrügern verbergen 

sich in den meisten Fällen vermutlich Unternehmer, die durch manuelle Klicks auf 

Sponsored-Links oder Werbebanner ihrem Konkurrenten auf die Schnelle Schaden 

zufügen wollen. Der Großteil der professionellen Klickbetrüger bedient sich jedoch 

wesentlich ausgereifterer Methoden. 

Inzwischen ist es selbst für Laien kein Problem mehr, sich im Internet völlig anonym 

zu bewegen. Viele Maßnahmen schützen jedoch nicht nur die Privatsphäre von 

596

aufrichtigen Nutzern, sie ermöglichen es auch Online-Betrügern, nahezu unentdeckt 

zu bleiben. Üblicherweise kann spätestens durch einen richterlichen Beschluss über 

die IP-Adresse, die an jeden Internetnutzer vergeben wird, festgestellt werden, 

wer sich hinter dem Besucher einer Website verbirgt. Das lässt sich jedoch leicht 

umgehen: Durch sogenannte Proxies ist es so gut wie unmöglich, einen Nutzer zu 

identifizieren. Proxy heißt „Stellvertreter“ und bezeichnet einen Netzwerkserver, der 

anstelle eines Client-Rechners Netzwerkverbindungen aufbaut und so die Rolle des 

Internetnutzers übernimmt. Ähnlich einem Boten führt der Proxy die Anweisungen 

des Internetnutzers stellvertretend durch und verwendet dabei eine eigene IP-Adresse. 

Bei sogenannten offenen Proxies handelt es sich zumeist um Server, die fehlerhaft 

konfiguriert sind. Sie nehmen im Gegensatz zu regulär eingestellten Proxy-Servern 

jegliche externe Anfrage entgegen und reichen diese in ihrem Namen weiter. So wird 

die Identität der anfragenden Person nicht sichtbar. Letztlich kann jedermann einen 

offenen Proxy als virtuelle Zwischenstation verwenden. Auf diesem Weg bleiben 

Internetbetrüger, die auf einzelne Links klicken, in der Regel völlig unentdeckt. Und 

auch die vorgetäuschte Bestellung von Produkten eines Affiliate-Merchants bleibt 

so anonym. Erschwerend kommt hinzu, dass professionelle Betrüger ausländische 

Proxies nutzen oder direkt aus dem Ausland heraus agieren. Sie können also häufig 

selbst dann nicht rechtlich belangt werden, wenn ihre Identität aufgedeckt wurde. 

Häufigkeit von E-Business-Betrug 

Der Betrug über den Verbrauch des Tagesbudgets, also Klickbetrug im Keyword- 

Advertising, ist in Europa zurzeit noch nicht so stark verbreitet; in den USA ist er aber 

längst ein großes Thema. Klickbetrug über Google-AdSense bewegt sich inzwischen 

auch in Europa in manchen Branchen deutlich im zweistelligen Prozentbereich. 

Ebenso wächst die Zahl der Affiliate-Hopper. Bei großen Unternehmen, die ihre 

Online-Marketingaktionen über mehrere Affiliate-Plattformen laufen lassen, 

können in Deutschland schon jetzt bis zu zwanzig Prozent der Provisionen auf 

betrügerische Maßnahmen zurückgeführt werden. 

Anbieter von CPC-Abrechnungsmodellen wie Google, Yahoo! Search Marketing 

und Miva sehen im Gegensatz zu vielen Experten den Klickbetrug in Deutschland 

und Europa im zu vernachlässigenden Promillebereich. Diese Aussage wird durch 

eigene Messungen der Betreiber unterstrichen. Jedoch sind die CPC-Anbieter 

technisch gar nicht in der Lage, die wirkliche Größenordnung zu messen. Den 

Anbietern stehen in der Regel nur Daten über den Besucher zur Verfügung, die 

bei der Einblendung der Werbeanzeige und beim Klick erfasst wurden. Ob der 

Besucher jemals die Website des Werbetreibenden erreicht und sich auf dieser wie 

ein regulärer Nutzer verhält, bleibt ihnen verschlossen. 

Maßnahmen gegen Betrug im E-Business 


Das wirksamste Mittel, um Betrügereien im Internethandel zu erkennen, ist ein 

durchgängiges Tracking des Besucherverhaltens durch ein Web-Controlling 

System. Kennt ein Online-Verantwortlicher das natürliche Verhalten auf seiner 

Website, so kann er Abweichungen im Nutzerverhalten, die auf Klickbetrug 

597 

Klickbetrug 

im Keyword 

Advertising, ist 

in Europa zurzeit 

noch nicht stark 

verbreitet 

Grundsätzliche 

Maßnahmen 

gegen E-Business-Betrug

Tracking des 

Besucherverhaltens 

durch ein Web- 

Controlling 

System 

notwendig 

Bei nachgewiesenem 

Betrug 

werden 

Vergütungen 

nicht ausschüttet 

sondern dem 

Werbetreibenden 

automatisch 

rückerstattet 


hinweisen, schnell erkennen. Um eine Website und ihr natürliches Verhalten zu 

messen, empfiehlt es sich, zunächst nur jene Nutzer zu beobachten, die nicht über 

Affiliate-Maßnahmen oder Sponsored Links auf die Website gelangen. Bei dieser 

Messung werden im regulären Websitetraffic unter anderem folgende Kennzahlen 

betrachtet: 

Geografie: Aus welchen Ländern, Regionen und Städten kommen die Besucher? 

IP-Adressen: Haben die Besucher Proxies genutzt? Wurde ein Großteil der 

Werbemittelklicks und Abverkäufe von offenen Proxies aus getätigt? 

Technische Daten: Welche Betriebssysteme, Browser, Provider et cetera verwenden 

die Besucher? 

Verweildauer: Wie lange haben sich die Besucher auf der Website aufgehalten? 

Seitenaufrufhäufigkeiten: Wie viele und welche Seiten wurden aufgerufen? 

Zeitverhalten: Zu welcher Uhrzeit und mit welcher Frequenz wird auf Anzeigen 

geklickt? 

Konversionsraten: Wie viele Käufe oder Transaktionen wurden korrelierend zur 

entsprechenden Werbemaßnahme getätigt? 

Werbemittelkontakte: Mit welchem Werbemittel hatte der Besucher den letzten 

und damit zu wertenden Werbemittelkontakt? 

Nachdem die Website und das natürliche Verhaltensmuster der Besucher durch das 

Web-Controlling System analysiert und eingemessen sind, kann eine Betrugsanalyse 

sämtlicher Besucher – inklusive der Kampagnenbesucher – erfolgen, also auch 

derjenigen, die über CPC-Modelle und Affiliate-Kampagnen auf die Website gelangt 

sind. Weichen nun einer oder mehrere der Parameter erheblich von den zuvor 

analysierten Mustern ab, ist es mehr als wahrscheinlich, dass der Werbetreibende 

Klickbetrügern zum Opfer gefallen ist. 

Gerade bei Click-Bots, die das betrügerische Klicken automatisieren, werden 

Abweichungen vom Verhalten realer Websitebesucher schnell deutlich. Besonders 

auffällig sind in solchen Fällen beispielsweise Seitenzugriffe, bei denen 

der mutmaßliche Besucher nach dem Aufruf der Startseite die Website direkt 

wieder verlässt. Häuft sich ein derartiges Verhalten, liegt auch hier wieder der 

Betrugsverdacht nahe. Selbst bei intelligenteren Click-Robots, die sich dem 

menschlichen Verhalten entsprechend mit mehreren Klicks über eine Website 

bewegen, lassen sich mit einem übergreifenden Web-Controlling über kurz oder 

lang Abweichungen vom natürlichen Traffic feststellen. 

Ein spezieller Indikator für systematischen Klickbetrug ist das verstärkte Aufkommen 

von IP-Adressen, hinter denen sich offene Proxies verbergen. Um auf Klickbetrüger 

aufmerksam zu werden, die sich auf diese Weise anonymisieren, abonnieren die 

Suchmaschinenbetreiber Listen offener Proxies und gleichen diese mit den bei 

Werbemittelklicks gemessenen IP-Adressen ab. Decken sich die IP-Adressen der 

Liste mit denen verdächtiger Werbemittelklicks, kann es vorkommen, dass der 

598

Betreiber die entsprechenden Vergütungen im Verdachtsfall nicht ausschüttet und 

dem Werbetreibenden automatisch rückerstattet. 

Spezielle Maßnahmen im Affiliate-Marketing 

Um Affiliate-Hopping zu verhindern, können Online-Händler selbst ein aufwändiges 

Cookie-Tracking auf ihrer Website implementieren. Die Krux an dieser Idee: 

Eine derartige Lösung zu entwickeln und zu betreiben, ist für den Merchant 

mit erheblichem Aufwand und Kosten verbunden – und häufig ist dies nur mit 

externem Know-how zu bewältigen. Daher ist in den meisten Fällen der Einsatz 

einer intelligenten Web-Controlling Lösung, die Affiliate-Betrüger aktiv abwehrt, 

die wesentlich kostenfreundlichere Alternative. 

Beim Affiliate-Betrug ist eine Form des Web-Controlling besonders wirkungsvoll: 

Mittels Pixel-Technologie lässt sich exakt feststellen, welcher Käufer 

über welche Affiliate-Website in einen Online-Shop gelangt ist. Durch solch 

ein übergreifendes Web-Controlling lassen sich Affiliate-Maßnahmen unabhängig 

von den erhobenen Daten der Affiliate-Plattformen kontrollieren. Im 

Gegensatz zu den Plattformbetreibern, die Werbemaßnahmen lediglich im 

unmittelbaren Zusammenhang mit ihrem Affiliate-System überprüfen, erfasst ein 

übergeordnetes Web-Controlling den Traffic einer Website in einem wesentlich 

weitreichenderen Kontext. So können durch die Pixel-Technologie mehrfache 

Provisionsausschüttungen von vornherein vermieden werden, denn der letzte 

Kontakt mit der Werbemaßnahme und die tatsächliche Konversion erscheinen in 

ihrem unmittelbaren Zusammenhang. Der Shopbetreiber sieht hier den tatsächlichen 

Abverkauf nur einmal, weil nicht mehr mehrere Pixel statisch in das Bestellbestät 

igungsformular eingebunden sind, sondern das Pixel der Plattform dynamisch mit 

dem letzten Kontakt eingeblendet wird. 

Vom Betrug durch Affiliate-Hopper sind besonders große Unternehmen betroffen, 

die aufgrund ihrer umfangreichen Marketingmaßnahmen die Affiliate-Programme 

auf mehreren Plattformen parallel betreiben. Unternehmen, deren Marketingerfolg 

nicht zwingend davon abhängt, dass sie auf mehrere Plattformen zurückgreifen, 

sollten sich ausschließlich auf ein Affiliate-Programm beschränken. Diese 

Maßnahme bietet als einzige eine hundertprozentige Sicherheit gegen Betrug 

durch Affiliate-Hopper. 

Fazit 


Viele Klicks, keine Kunden, hohe Kosten – Klickbetrüger und Affiliate-Hopper 

verderben inzwischen vielen Werbetreibenden die Freude am Online-Marketing. 

Dabei sind die Instrumente der Internetwerbung die ideale Basis für preiswerte und 

höchst effektive Marketingkampagnen. Gerade deshalb sind die Forderungen der 

Werbenden nach verstärkten Kontrollen und transparenteren Abrechnungsmodellen 

durch die Suchmaschinenbetreiber und Affiliate-Plattformen mehr als verständlich. 

Wenn es auch grundsätzlich sehr schwer ist, die verschiedenen Varianten des 

599 

Mehrfache 

Provisionsausschüttungen 

können von 

vornherein 

vermieden 

werden


Klickbetrugs aufzudecken, eines gilt für alle betroffenen Parteien: Ohne ein 

übergreifendes Web-Controlling ist es schlicht unmöglich, dem Betrug im E- 

Business beizukommen. Wer sich vor illegalen Machenschaften im Internethandel 

schützen und Betrüger dingfest machen will, kann dies nur durch Web-Controlling 

tun. 

600

Online- 

Marktforschung 

Axel Theobald 

Zwei Trends, zum einen die immer weiter steigende digitale Vernetzung auch unter 

Privatpersonen und zum anderen ein stetig steigender Bedarf der Unternehmen 

an aktuellen empirischen Daten, treffen im Internet zusammen und gewinnen eine 

neue Dynamik. Beide zusammen umrahmen die noch relativ junge Disziplin der 

Online-Marktforschung und führen dazu, dass Online-Befragungen immer beliebter 

werden. Ihr Einsatzspektrum ist mannigfaltig, man begegnet ihnen beinahe auf 

Schritt und Tritt im Internet. Bekannt sind vor allem die kleinen Abstimmungen 

oder Votings auf Webseiten, für die teilweise sogar Teilnehmer über andere Medien 

wie TV oder Radio angeworben werden. Hierbei handelt es sich jedoch nicht um 

wirkliche Marktforschung. Im Gegenteil: Aktionen dieser Art bringen seriöse und 

sinnvolle Online-Befragungen eher in Verruf beziehungsweise sorgen latent für ein 

schlechteres Image derselben. Belastbare Daten zur Entscheidungsunterstützung 

erfordern wenigstens eine irgendwie kontrollierte Teilnehmerauswahl sowie einen 

intelligenten Fragenkatalog mit aufeinander abgestimmten Inhalten und einer 

durchdachten Dramaturgie, der verschiedene Fragestellungen auch zueinander in 

Beziehung setzen und damit Erkenntnisgewinne gewährleisten kann. 

Einführung einer neuen Befragungsform 

Die Durchführung von Befragungen zum Zweck der Markt- und Sozialforschung 

ist gängige Praxis in Wissenschaft und Unternehmen. Man bedient sich dabei 

verschiedener Methoden. Im Allgemeinen werden bezüglich der Vorgehensweise 

drei als eigenständige unterschieden: die schriftliche, die mündliche sowie die 

telefonische Befragung. Noch bis Mitte der 1990er-Jahre waren persönlichmündliche 

Befragungen die bevorzugte Methode der Marktforscher zur 

Datenerhebung. Der Anteil dieser Methode sank jedoch kontinuierlich zugunsten 

von schriftlichen Umfragen, die günstiger sind, sowie telefonischen Befragungen, 

die schneller sind. 

Ungefähr zur Jahrtausendwende trat dann die Online-Marktforschung auf den Plan 

und entledigte sich langsam aber sicher ihres eher experimentellen Charakters, den 

sie bis zu diesem Zeitpunkt noch hatte. Mittlerweile werden von den Marktforschungsinstituten 

gut ein Viertel aller getätigten Interviews online durchgeführt, 

ein noch vor wenigen Jahren undenkbarer Wert. Der einfache Grund für diese 

Entwicklung ist, dass Online-Befragungen die beiden treibenden Faktoren „geringe 

Kosten“ und „hohe Geschwindigkeit“ in nahezu idealer Weise in sich vereinen. 

601 

Online- 

Befragungen 

werden immer 

beliebter 

Schriftliche, die 

mündliche und 

telefonische 

Befragung

Online- 

Befragungen 

vereinen geringe 

Kosten und hohe 

Geschwindigkeit 

Innerhalb 

weniger 

Stunden auch 

komplexeste 

Fragebögen 


Mit keiner anderen Methode können gleichzeitig die Meinungen vieler tausend 

Personen zu solch geringen Kosten erfasst werden. 

Vor allem der Faktor Geschwindigkeit hat sich bei der Anwendung des Internet im 

Bereich der Marktforschung als zunehmend kritisch erwiesen. Manager benötigen 

traditionell sehr häufig – und mit der allgemein stark steigenden Dynamik 

des Marktgeschehens immer häufiger – aktuelle Daten als Grundlage ihrer 

Entscheidungen. Im Optimalfall hätte der Manager die Ergebnisse zu seinen 

Fragen am liebsten „noch während der gerade laufenden Sitzung“. Dies ist bei 

ausgewählten Zielgruppen beziehungsweise Fragestellungen mit Hilfe des Internet 

durchaus realisierbar. 

Aus den vorherigen Ausführungen wird deutlich, dass das Internet mit seinen 

spezifischen Eigenschaften ein sinnvolles Alternativmedium für Befragungen sein 

kann. Es dient mittlerweile vielen Menschen als eine Art Treffpunkt und kann 

dazu benutzt werden, Eigenschaften, Einstellungen und Meinungen von Personen 

zu studieren, die auf andere Weise nie ökonomisch sinnvoll erfasst werden 

könnten. Die Internetnutzung ist heute für einen Großteil der Bevölkerung bereits 

selbstverständlich. Die weitere Entwicklung ist voraussehbar, und mittelfristig 

werden fast alle Menschen, zumindest in den industrialisierten Nationen, über 

irgendeine Art von Netzwerk erreichbar sein. 

Vorteile der Online-Marktforschung 

Selbst die konservativsten Marktforschungsinstitute haben in den vergangenen 

Jahren anerkannt, dass sich im Online-Bereich ein neuer Markt entwickelt hat und 

bieten Online-Forschung in der einen oder anderen Form an. Als besondere Vorteile 

der neuen Methode sind die im Folgenden angeführten herauszustellen. 

Schnelligkeit: Bei der Messung von Kundenzufriedenheiten zum Beispiel ist ein 

sofortiges Feedback vom Kunden mit eventueller Reaktionsmöglichkeit oftmals 

entscheidend. Mit entsprechender Software lassen sich innerhalb weniger Stunden 

auch komplexeste Fragebögen entwickeln, und die Einladung zur Teilnahme kann 

sofort per E-Mail an den Kundenstamm beziehungsweise an eine Stichprobe daraus 

verschickt werden. Die Erfahrung zeigt, dass in diesem Fall bereits in den ersten 

zwei Tagen ein Großteil des gesamten Rücklaufs eingebracht und entsprechend 

zeitnah auf die Ergebnisse reagiert werden kann. 

Wirtschaftlichkeit: Gegenüber traditionellen Methoden der Marktforschung ist die 

Online-Erhebung von Daten vor allem dann weit überlegen, wenn es sich um sehr 

große oder weit verteilte, zum Beispiel internationale, Stichproben handelt. Diese 

Voraussetzungen sind zum Beispiel bei Onlinedienstleistern häufig gegeben. 

Datenverfügbarkeit: Alle Daten liegen bereits in elektronischer Form vor. 

Mühsames Abtippen wie zum Beispiel vom Papierfragebogen entfällt. Auch dies 

erhöht die Geschwindigkeit des gesamten Forschungs- und Reaktionsprozesses. 

602

Axel Theobald: Online-Marktforschung 

Multimedia-Fähigkeit: Dem Teilnehmer können auch Vorlagen und Stimuli in 

verschiedener Form präsentiert werden, zum Beispiel zur Beurteilung neuer Produkte 

und Verpackungen oder zur Bewertung von TV- und Radio-Werbespots. 

Möglichkeit komplexer Fragebögen: Online-Befragungen ermöglichen es wie 

in kaum einer anderen Methode, die technischen Möglichkeiten zur Steuerung des 

Fragebogens voll auszuschöpfen. Im einfachsten Fall ist dies eine Filterführung, um 

Teilnehmer nicht mit Fragen zu belästigen, die sie aufgrund der zuvor gegebenen 

Antworten gar nicht betreffen. Weiterhin gibt es die Möglichkeit der zufälligen 

Anordnung von Fragen oder Antworten, auch Randomisierung genannt, um 

Reihenfolgeeffekte zu vermeiden. Ein weiteres Beispiel ist die Zufallsauswahl 

von Bewertungsobjekten, um den Aufwand für den Teilnehmer möglichst gering 

zu halten. 

Direkte Kontrolle von Fehleingaben: Neben der möglichen Komplexität sorgen 

Online-Befragungen auch von vornherein für eine einheitliche und konsistente 

Datenbasis. Die Teilnehmer können so kontrolliert werden, dass sie die gestellten 

Fragen auch in korrekter Art und Weise ausfüllen müssen. Dies betrifft zum Beispiel 

die Anzahl auswählbarer Antworten, die Summe von vergebenen Prozentwerten 

oder das Erzwingen von Antworten, falls dies geboten ist. Hiermit ist keine 

Beeinflussung der Teilnehmer gemeint, sondern es wird lediglich eine formal 

stimmige Eingabe und damit die direkte Verwertbarkeit der erhobenen Daten ohne 

besondere Datenpflege gewährleistet. 

Kein Interviewereinfluss: Gerade wenn es um die Messung von Zufriedenheiten 

und Einstellungen geht, ist der Einfluss eines Interviewers nicht selten beachtlich, 

da die Teilnehmer oftmals nicht offen ihre Meinung, zum Beispiel eine mögliche 

Unzufriedenheit, zum Ausdruck bringen möchten. Die Erfahrungen der Online- 

Marktforscher zeigen, dass über das Internet in der Regel ehrlichere und „extremere“ 

Antworten von den interviewten Personen zu erwarten sind. 

Der Aspekt der Wirtschaftlichkeit gewinnt an zusätzlicher Relevanz, wenn 

bedacht wird, dass im Zuge der Globalisierungstendenzen auch der internationalen 

Marktforschung entscheidende Bedeutung zukommt. So müssen zum Beispiel 

Entscheidungen über die Entwicklung einer Marketingstrategie beziehungsweise das 

Marketing-Mix in der heutigen Zeit häufig vor dem Hintergrund einer international 

ausgerichteten Unternehmenstätigkeit getroffen werden. Bisher leisteten sich im 

Wesentlichen nur große und finanzstarke Unternehmen eine solche Form der 

Marktforschung, da die Erhebungsdesigns durch technische oder wirtschaftliche 

Restriktionen meist auf bestimmte Regionen beschränkt waren. Mit dem Internet 

steht nun auch kleineren Firmen ein kostengünstiges Medium für diesen Zweck 

zur Verfügung, mit dem effizient mehrsprachige Untersuchungen durchgeführt 

werden können. 

603 

Möglichkeit 

der zufälligen 

Anordnung von 

Fragen oder 

Antworten

Online-Panels 

sind ein Stamm 

von Befragungspersonen, 

die 

regelmäßig zu 

unterschiedlichen 

Themen befragt 

werden können 


Einsatzgebiete für Onlinebefragungen 

Die Möglichkeiten der Verwendung von Onlinebefragungen sind mittlerweile 

mannigfaltig und erweitern sich ständig. Die häufigsten Einsatzgebiete und 

Themenstellungen sind zur Zeit die folgenden: 

• Kundenzufriedenheit • Websitebefragung 

• Beschwerdemanagement • Nutzeranalyse 

• Produkt-/Konzepttest • Expertenbefragung 

• Bedarfs-/Potenzialanalyse • Business-to-Business-Befragung 

• Werbewirksamkeitsanalyse • Mitarbeiterbefragung 

• Preistest • Führungskräfte-Feedback 

• Imageanalyse • 360-Grad-Befragung 

• Qualitätsmanagement • Messebefragung 

• Onlinepanel 

Was die derzeit häufigsten Anwendungsbereiche betrifft, so dominieren naturgemäß 

jene Einsatzgebiete, in denen die jeweilige Zielgruppe am besten über das Medium 

Internet erreichbar ist. Zum einen sind dies Befragungen direkt auf einer Website, 

bei denen die Teilnehmer mittels Pop-up oder Layer zufallsgesteuert ausgewählt 

werden können. Zum zweiten sind es Mitarbeiterbefragungen, bei denen durch die 

heute in den meisten Fällen vorhandene interne Vernetzung beziehungsweise PC- 

Ausstattung hohe Abdeckungsraten anzutreffen sind, was die Verfügbarkeit von 

Internet oder Intranet angeht. Und zum dritten geht es um Kundenbefragungen von 

Unternehmen im Business to Business-Bereich, bei denen die häufig vorhandenen 

Kundenlisten direkt verwendet werden können, um die Teilnehmer einzuladen. 

Ein weiteres wichtiges Thema in diesem Zusammenhang sind die sogenannten 

Onlinepanels. Hierbei handelt es sich um einen Stamm von Befragungspersonen, 

die in gewissen zeitlichen Abständen zu unterschiedlichen Themen befragt werden 

können. Mittlerweile gibt es zahlreiche Anbieter auf dem Markt, die Stichproben aus 

solch großen Teilnehmer-Pools zur einmaligen Verwendung quasi vermieten. Großer 

Vorteil dieser Vorgehensweise ist es, dass die gewünschte Stichprobe bereits vorab 

nach bestimmten Merkmalen, wie zum Beispiel Alter, Geschlecht, Konsumvorlieben 

et cetera, ausgesucht werden kann. Nachteilig sind die damit verbundenen Kosten, 

die in der Regel zwischen fünf und fünfzehn Euro pro Teilnehmer liegen. 

604

Software-Unterstützung 

Zur Durchführung von Online-Marktforschung bietet sich die Verwendung 

spezieller Software an, die auch den methodischen Anforderungen der Erstellung 

von komplexen Fragebögen Rechnung trägt. Hierfür gibt es bereits verschiedene 

etablierte Anbieter, die sich allerdings in Bezug auf ihre Ausrichtung sowie den 

Umfang der erhältlichen Features teilweise deutlich unterscheiden. Die Verwendung 

solcher Software bietet klare Effizienzvorteile gegenüber der Eigenprogrammierung 

mit Hilfe von HTML-Formularen und CGI-Skripten oder Ähnlichem. Diese 

Vorteile sind naturgemäß weniger relevant, wenn es nur um eine geringe Anzahl 

von Fragen beziehungsweise Teilnehmern geht. Je mehr Fragen jedoch gestellt 

werden sollen, je komplexer die Anforderungen an die Filterführung, das Design 

oder die Ablaufkontrolle sind und je kritischer der Aspekt der Datensicherheit ist, 

desto eher empfiehlt es sich, dies Spezialisten zu überlassen, die tagtäglich mit 

Projekten dieser Art zu tun haben. 

Wie in vielen anderen Bereichen gibt es auch hier einerseits sehr billige sowie 

andererseits relativ hochpreisige Software-Lösungen. Die vermeintlich günstigeren 

Anbieter offenbaren jedoch häufig sehr schnell ihre Schwachpunkte wie geringe 

Belastbarkeit bei hohen Teilnehmerzahlen, nicht ausgereifte Features, mangelnder 

Service und Support bei Problemfällen, geringer Erfahrungshintergrund et cetera. 

Do’s and Don’ts 

Im Folgenden soll noch auf einige wichtige Aspekte bei der Anlage und 

Durchführung von Online-Befragungen verwiesen werden: 

Organisation 


• Eine seriöse Umfrage darf nie einen anderen Zweck als den der 

Datenerhebung und Umfrageforschung beinhalten, also keine 

Verkaufs- oder Werbeabsicht. 

• Gewähren Sie nach Möglichkeit die Option, ein Interview zu 

unterbrechen und zu einem späteren Zeitpunkt fortzuführen. 

Dies erhöht den Komfort für den Teilnehmer und bringt 

höhere Rücklaufquoten. 

• Nutzen Sie im Fall der Teilnehmerrekrutierung per E-Mail 

die Möglichkeit, eine Erinnerungs-E-Mail (Reminder) zu versenden, 

um die Rücklaufquote zu erhöhen. 

605 

Je mehr Fragen 

jedoch gestellt 

werden sollen, 

je komplexer die 

Anforderungen 

an die Filterführung


Rekrutierung 

Gestaltung 

606 

• Die Befragten sollten über den Zweck der Umfrage 

sowie die Verwendung der Daten soweit wie möglich und 

wahrheitsgemäß aufgeklärt werden. 

• Weisen Sie auf die Freiwilligkeit der Teilnahme an Ihrer Umfrage hin. 

• Der Hinweis, dass die erhobenen Daten lediglich in aggregierter und 

anonymisierter Form ausgewertet beziehungsweise weitergeleitet 

und nicht für forschungsfremde Zwecke verwendet werden, 

sollte nicht fehlen. 

• Sprechen Sie keine Person direkt mit der Bitte um Teilnahme 

an einer Umfrage an, die zuvor ausdrücklich bekundet hat, dass 

sie dies nicht wünscht. Erlaubt ist die direkte persönliche Einladung 

nur bei einem bereits vorhandenen Firmenkontakt oder vorheriger 

Einwilligung. 

• Belästigen Sie die Personen, die Sie mit Ihrer Umfrage ansprechen, 

so wenig wie möglich. Jede kontaktierte Person sollte jederzeit 

ohne großen Aufwand die Möglichkeit haben, das Interview 

zu beenden beziehungsweise die Teilnahme zu verweigern. 

• Die Bereitschaft zur Teilnahme an einer Umfrage darf nicht 

absichtlich erhöht werden durch unrealistische Angaben 

bezüglich der wahrscheinlichen Dauer der Befragung. 

• Wählen Sie das Design so, dass die Teilnehmer klar erkennen, 

von wem sie befragt werden beziehungsweise, wer die Umfrage 

durchführt (Firmenlogo, Firmenfarben et cetera). 

• Beachten Sie, dass nicht jeder Teilnehmer über die gleiche 

PC-Ausstattung verfügt. Optimieren Sie die Befragung auf eine 

relativ geringe Auflösung – heutiger Standard ist 1024x768. 

Vermeiden Sie das Auftreten von Scrollbalken bei dieser Auflösung. 

• Setzen Sie multimediale Elemente wie kleine Filme, animierte GIF- 

Bilder oder Töne nur dann ein, wenn sie dem Umfragezweck dienen. 

• Informieren Sie die Teilnehmer über den aktuellen Ausfüllgrad 

ihres Fragebogens mit einer Fortschrittsanzeige.

Incentives 

Literatur 


• Platzieren Sie auf den Umfrageseiten keine Werbebanner oder 

andere Formen der Werbung, falls dies nicht aufgrund des Unter- 

suchungsdesigns erforderlich ist. Unauffällige Hinweise auf die 

durchführende Institution sind gestattet. 

• Geben Sie den Probanden ausreichende Hinweise über sich selbst 

als durchführende Institution. Als Mindestanforderung sollten Sie 

auf der Einführungs- und Schluss-Seite den Firmennamen 

inklusive Kontaktmöglichkeit via E-Mail-Adresse oder Telefon- 

nummer nennen. 

• Gewähren Sie den Teilnehmern bei persönlichen Fragen 

die Möglichkeit, keine Angabe zu machen beziehungsweise 

nicht zu antworten. Gleiches gilt für Fragestellungen, bei denen 

nicht sicher ist, ob alle Teilnehmer diese überhaupt sinnvoll 

beantworten können. 

• Vermeiden Sie zu hohe Incentives, also Belohnungen der 

Teilnehmer für die Bearbeitung eines Fragebogens, zum Beispiel 

in Form von Verlosungen. Diese bergen immer die Gefahr der 

Verzerrung der Untersuchungsergebnisse. Geringwertige Incentives 

haben dagegen nachweislich keine ergebnisrelevanten Einflüsse, 

können sich jedoch positiv auf die Antwortquoten auswirken. 

• Falls Sie Incentives verwenden, sollten Sie keinen der Teilnehmer 

von der Chance zum Erhalt der Belohnung ausschließen. 

• Ausgelobte Incentives müssen auch tatsächlich ausgegeben werden. 

Axel Theobald, Marcus Dreyer, Thomas Starsetzki (Hrsg.): Online-Marktforschung 

– Theoretische Grundlagen und praktische Erfahrungen. – 430 Seiten, ISBN: 978- 

3409217811, Gabler Verlag, 2003. 

607 

Geben Sie die 

Möglichkeit, 

keine Angabe 

zu machen 

beziehungsweise 

nicht zu 

antworten


608

Buchinformation 

Leitfaden Online-Marketing 

Herausgeber: Torsten Schwarz 

850 Seiten, Preis: 39,90 Euro, gebunden 

ISBN: 978-3000209048, September 2007, 

Verlag: marketing-BÖRSE. 

http://www.amazon.de/dp/3000209042 

Online-Werbung wächst derzeit zehnmal schneller als alle anderen Werbemedien. Kein 

anderes Medium ist so preisgünstig und effizient bei der Ansprache neuer Kunden und 

Zielgruppen. Deshalb setzen immer mehr Unternehmen bei der Neukundengewinnung auf 

Suchmaschinenmarketing, Kontextwerbung oder Viral Marketing. In diesem Buch erläutern 

die einhundert renommiertesten deutschsprachigen Online-Marketing-Experten, was sich 

bewährt hat. Es bündelt das aktuelle praxisrelevante Wissen einer jungen Branche. Von 

Affiliate- über Suchmaschinenmarketing bis zum Web 2.0 werden Strategien erläutert und 

praktische Tipps gegeben. 

Keine Werbeform entwickelt sich so schnell weiter wie Online-Werbung. Während TV-, 

Print- und Außenwerbung 2006 um maximal sieben Prozent zulegten, stiegen die Ausgaben 

für Online-Werbung laut Branchenverband BVDW um sagenhafte 84 Prozent. Fast eine 

Milliarde Euro wurde 2006 für klassische Online-Werbebanner ausgegeben. Dazu kommen 

noch einmal über eine Milliarde Euro für Suchmaschinenanzeigen. Aber auch Bereiche wie 

Suchmaschinenoptimierung oder E-Mail-Marketing boomen. Unter dem Sammelbegriff Web 

2.0 schießen Mitmach-Angebote und soziale Netzwerke wie Pilze aus dem Boden. 

Verbraucher informieren sich via Internet über Preisvergleichs- und Meinungsportale. Dort 

schreiben Menschen offen, was sie von Produkten und Firmen halten. Hier als Unternehmen 

Präsenz zu zeigen, erfordert Fingerspitzengefühl. 

Dieses Buch bündelt das aktuelle Wissen einer ganzen Branche. Als Standardwerk ist es ein 

absolutes Muss für Online-Marketing-Spezialisten und solche, die es werden wollen. Die 

Autoren sind die führenden Köpfe der Online-Branche. Es sind erfolgreiche Fachbuchautoren, 

hochrangige Experten aus renommierten Unternehmen sowie anerkannte Wissenschaftler. 

Zum Herausgeber: 

Dr. Torsten Schwarz gilt als Fachmann für Online-Marketing in Deutschland. Er ist 

Herausgeber des Beratungsbriefs "Online-Marketing-Experts", Autor diverser Fachbeiträge 

und Bücher sowie mehrfacher Lehrbeauftragter. Laut "acquisa" gehört er zu den Vordenkern 

in Marketing und Vertrieb. Der Online-Pionier war Marketingleiter eines Softwareherstellers 

und berät heute internationale Unternehmen. Er ist Geschäftsführer des Dienstleisterportals 

marketing-BÖRSE und leitet den Arbeitskreis Online-Marketing im Verband der deutschen 

Internetwirtschaft. 

marketing-BÖRSE GmbH – Melanchthonstr. 5 – 68753 Waghäusel – www.marketing-boerse.de

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++49 (0) 7254 / 95773-90 

Ja, ich bestelle das Buch 

Leitfaden Online-Marketing 

850 Seiten, gebunden 

ISBN: 978-3000209048, September 2007 

Preis: 39,90 Euro* 

(*zzgl. 3,- Euro Versandkosten innerhalb Deutschlands, 

für den internationalen Versand werden die 

tatsächlichen Portokosten erhoben) 

marketing-BÖRSE GmbH – Melanchthonstr. 5 – 68753 Waghäusel – www.marketing-boerse.de

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