Deine Marketingleiterin bekommt den wöchentlichen Analysebericht. 50 Seiten. Der Traffic ist um 3 Prozent gestiegen. Die Absprungrate ist um 2 Prozent gesunken. Die durchschnittliche Sitzungsdauer ist um 8 Sekunden gestiegen. Die Conversions sind um 1 Prozent gestiegen.
Sie liest alles durch. Sie findet, dass alles gut aussieht. Sie unternimmt nichts. Die Woche endet. In der nächsten Woche bekommt sie den nächsten Bericht. Gleiches Muster. Alles leicht im Plus. Sie trifft keine Entscheidung.
Dein Wettbewerber bekommt unterdessen ebenfalls einen Wochenbericht. Gleiche Daten. Andere Darstellung. Der Bericht zeigt: Ein neuer Kanal, der am Dienstag startete, brachte 40 Prozent des Traffics der Woche, mit doppelt so hoher Conversion-Rate wie die bestehenden Kanäle. Empfehlung: Das Budget für den neuen Kanal um 300 Prozent erhöhen.
Der Wettbewerber erhöht das Budget. Der neue Kanal wächst. Sein Umsatz steigt in diesem Monat um 15 Prozent. Dein Umsatz steigt um 1 Prozent.
Gleiche Daten. Anderes Reporting. Andere Ergebnisse.
Was schlechtes Reporting kostet
Schlechtes Reporting kostet echtes Geld.
Beispiel: ein SaaS-Unternehmen mit 10.000 Dollar wiederkehrendem Monatsumsatz. Die Kündigungsrate liegt bei 5 Prozent pro Monat. Das sind 500 Dollar Umsatz, die jeden Monat verloren gehen.
Schlechtes Reporting zeigt, dass Kunden kündigen, geht aber nicht dem Warum nach. Es erkennt nicht, welche Kundengruppen kündigen. Es verbindet die Kündigungen nicht mit bestimmten Ereignissen.
Kosten: 100 Kunden pro Jahr zu je 500 Dollar. Das sind 50.000 Dollar Verlust, die sich hätten vermeiden lassen.
Gutes Reporting zeigt, dass die Kündigungen bei Kunden gestiegen sind, die die Hauptfunktion nicht genutzt haben. Es zeigt, dass die Nutzung dieser Funktion der Hebel ist. Es empfiehlt, das Onboarding zu verbessern. Das Unternehmen verbessert das Onboarding. Die Kündigungen sinken um 1 Prozent. Der Umsatz steigt um 100 Dollar im Monat. Das sind 1.200 Dollar im Jahr.
Der Unterschied zwischen schlechtem und gutem Reporting: 50.000 Dollar, die du findest, plus 5.000 Dollar, die du sparst. 55.000 Dollar Wirkung allein durch Reporting.
Der Unterschied zwischen Daten und Erkenntnis
Daten im Vergleich zu Erkenntnis
Daten: Der Traffic ist diese Woche um 3 Prozent gestiegen.
Erkenntnis: Der Traffic ist um 3 Prozent gestiegen, weil am Dienstag ein neuer bezahlter Kanal gestartet ist. Der neue Kanal kostete im Schnitt 8 Dollar pro Besucher bei 3 Prozent Conversion-Rate. Die bestehenden Kanäle kosten im Schnitt 12 Dollar pro Besucher bei 2 Prozent Conversion-Rate. Der neue Kanal ist 3 Prozent effizienter. Empfehlung: Teste zwei Wochen lang, das Tagesbudget von 200 auf 500 Dollar pro Tag zu erhöhen, um zu sehen, ob die Effizienz auch bei grösserem Umfang bleibt.
Daten sind nur Zahlen. Eine Erkenntnis verbindet Zahlen mit der Ursache und empfiehlt eine Handlung.
Schlechte Berichte listen Daten auf. Gute Berichte liefern Erkenntnisse.
Was einen Bericht wirklich nützlich macht
Berichte beantworten konkrete Fragen
Ein nützlicher Bericht beantwortet eine konkrete Frage. Er beantwortet nicht alle denkbaren Fragen. Er beantwortet die eine Frage, die der Empfänger in dieser Woche beantwortet haben muss.
Beispiel: Der Marketingmanager fragte: Welche Kanäle laufen schlecht? Ein nützlicher Bericht zeigt: Die Kosten pro Neukunde in der bezahlten Suche sind in den letzten 4 Wochen von 8 auf 12 Dollar gestiegen. Die Kosten pro Neukunde in der organischen Suche sind von 2 auf 4 Dollar gestiegen (eigentlich kostenlos, aber hier mit den Arbeitskosten für organischen Traffic gerechnet). Die Kosten pro Neukunde bei E-Mail blieben unverändert bei 1 Dollar.
Fazit des Berichts: Die bezahlte Suche liegt hinter dem Ziel einer Obergrenze von 8 Dollar. Die organische Suche wird schlechter. E-Mail ist stabil. Empfehlung: den Ausbau der bezahlten Suche stoppen, die Verschlechterung in der organischen Suche untersuchen und die Ausgaben für E-Mail beibehalten.
Ein nutzloser Bericht zeigt: Alle Kanäle haben zum Umsatzwachstum insgesamt beigetragen. Die bezahlte Suche erzielte 40 Prozent des Umsatzes. Die organische Suche 35 Prozent. E-Mail 25 Prozent.
Beide nutzen dieselben Daten. Der erste Bericht beantwortet die Frage. Der zweite nicht.
Die drei Bausteine nützlichen Reportings
Baustein 1: Vergleich mit einer Basis
Zeige eine Kennzahl nie allein. Zeige sie im Vergleich zu:
Der letzten Woche oder dem letzten Monat (die unmittelbare Veränderung). Dem gleichen Zeitraum im Vorjahr (die saisonale Basis). Dem Durchschnitt der letzten 13 Wochen (die Basis für normale Schwankungen).
Ohne Vergleich ist eine Kennzahl bedeutungslos. Der Traffic lag diese Woche bei 5.000. Ist das gut oder schlecht? Es kommt auf die Basis an.
Wenn es letzte Woche 4.000 waren, ist diese Woche gut. Wenn es letzte Woche 6.000 waren, ist diese Woche schlecht. Wenn der Durchschnitt bei 5.000 liegt, ist diese Woche normal.
Eine Basis nimmt die Mehrdeutigkeit weg.
Baustein 2: Verbindung zum Ziel
Jede Kennzahl sollte mit einem Geschäftsziel verbunden sein.
Ziel: mehr Umsatz. Kennzahl 1: Der Umsatz lag diese Woche bei 50.000. Das Ziel sind 60.000. Das sind 16 Prozent im Rückstand. Kennzahl 2: Der Traffic lag bei 10.000. Das Ziel waren 11.000. Das sind 9 Prozent im Rückstand. Kennzahl 3: Die Conversion-Rate lag bei 4 Prozent. Das Ziel waren 5 Prozent. Das sind 20 Prozent im Rückstand.
Kennzahl 3 ist das Problem. Der Traffic liegt leicht zurück. Aber die Conversion-Rate liegt deutlich zurück. Empfehlung: die Conversion-Rate verbessern, um das Ziel zu erreichen.
Ohne Ziel sind Kennzahlen nur Zahlen.
Baustein 3: Grund für die Bewegung und Empfehlung
Wenn sich eine Kennzahl bewegt hat, warum hat sie sich bewegt?
Die Conversion-Rate fiel von 5 auf 4 Prozent. Warum? Welche Seiten konvertierten schlechter? Welche Traffic-Quellen konvertierten schlechter? Welche Geräte konvertierten schlechter?
Wenn du den Grund kennst, kannst du es beheben.
Der Bericht sollte den Grund erklären und eine Lösung empfehlen.
Was du aus Berichten weglässt
Nimm keine Kennzahlen auf, die keine Entscheidungen antreiben.
Seitenaufrufe sind eine Eitelkeitskennzahl. Berichte keine Seitenaufrufe. Berichte Conversions pro Seite. Das treibt Entscheidungen an.
Einzelne Besucher sind eine Eitelkeitskennzahl. Berichte den Traffic, der für das Ziel qualifiziert ist. Das treibt Entscheidungen an.
Die Verweildauer auf der Seite ist eine Kontextkennzahl. Nimm sie auf, wenn die Zeit mit der Conversion zusammenhängt. Berichte sie aber nicht ohne den Bezug zur Conversion.
Lass Kennzahlen weg, die sich gut anfühlen, aber kein Handeln lenken.
Bericht oder Dashboard
Unterschiedliche Zwecke
Bericht: geschriebene Erzählung mit Daten. Beantwortet eine konkrete Frage. Liefert Erkenntnis und Empfehlung. Wird wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich erstellt.
Dashboard: Live-Ansicht der Kennzahlen. Keine Erzählung. Self-Service. Dient der Überwachung. Nutzer erkunden, was sie wollen.
Ein Bericht ist Pull. Ein Dashboard ist Push. Ein Bericht beantwortet eine Frage. Ein Dashboard lässt dich Fragen stellen.
Beide erfüllen unterschiedliche Zwecke. Du brauchst beide.
Der Fehler, Berichte zu oft zu ändern
Du baust einen Bericht. Du nutzt ihn zwei Wochen. Du entscheidest, dass er nicht nützlich ist. Du änderst ihn.
Zwei Wochen reichen nicht, um aus einem Bericht zu lernen. Du brauchst Daten eines Monats, um Muster zu sehen.
Nutze dieselbe Struktur mindestens einen Monat, bevor du entscheidest, dass sie nicht funktioniert. Gib den Empfängern Zeit, sich daran zu gewöhnen und zu lernen.
Ständige Änderungen verhindern das Lernen.
Häufige Fragen
Sollen wir alle Kennzahlen, die wir erfassen können, in Berichte aufnehmen oder nur die wichtigsten?
Nur die wichtigsten. Berichte mit 30 Kennzahlen sind nutzlos, weil der Leser nicht weiss, welche zählen. Alle Kennzahlen kannst du im Dashboard verfolgen. Berichte sollten aber höchstens 5 bis 10 Kennzahlen enthalten. Wenn du nicht erklären kannst, warum eine Kennzahl im Bericht steht, nimm sie heraus. Eine Kennzahl sollte entweder eine Entscheidung antreiben oder erklären, warum sich eine andere bewegt hat. Beispiel: In deiner Analyseplattform kannst du 100 Kennzahlen verfolgen. Der Wochenbericht sollte aber höchstens 5 zeigen: Umsatz, Traffic, Conversion-Rate, Kosten pro Neukunde, Rendite der Werbeausgaben. Alle anderen Kennzahlen sind Hintergrund im Dashboard oder in der Vertiefung im Monatsbericht. Mit dem Website-Builder von WEMASY richtest du das direkt auf deiner Website ein.
Wie detailliert sollten Erklärungen zu Veränderungen von Kennzahlen sein?
Detailliert genug, um eine Handlung zu empfehlen, aber nicht so detailliert, dass du den Leser verwirrst. Beispiel: Der Umsatz ist um 3 Prozent gesunken. Das lag an einer Pause der bezahlten Suche, in der wir eine neue Gebotsstrategie getestet haben. Die Strategie hat nicht wie erwartet funktioniert, und die Kosten sind gestiegen. Wir sind zur vorherigen Gebotsstrategie zurückgekehrt und erwarten, dass sich der Umsatz bis nächste Woche normalisiert. Das ist genug Detail. Geh nicht auf alle technischen Einzelheiten der Gebotsstrategie ein. Gib so viele Details, dass der Empfänger versteht, was passiert ist und was du dagegen tust. Schlechte Version: Wir haben die Kampagnen der bezahlten Suche drei Tage lang pausiert und eine automatische Gebotsstrategie mit einem Ziel von 12 Dollar pro Neukunde und Anpassungen des Conversion-Werts für Neukunden und Bestandskunden genutzt. Der Empfänger ist verwirrt. Gute Version: Die Kosten der bezahlten Suche sind gestiegen, deshalb haben wir die Kampagnen pausiert und zu unserer vorherigen Gebotsstrategie zurückgewechselt. Der Umsatz sollte sich nächste Woche normalisieren.
Wenn eine Kennzahl fällt, erklären wir es mit saisonalen Schwankungen oder untersuchen wir es als Problem?
Beides. Wenn eine Kennzahl fällt und es sich um eine erwartete saisonale Schwankung handelt, halte das fest. Der Umsatz ist um 8 Prozent gesunken, was für August nach den Daten der letzten zwei Jahre zu erwarten ist. Untersuche aber auch: Allerdings liegt der Umsatz auch 3 Prozent unter dem August-Durchschnitt, was auf zusätzlichen Gegenwind über die übliche Saisonalität hinaus deutet. Wir untersuchen, welche Kampagnen im Vergleich zur August-Basis schlechter liefen. Erkenne das erwartete Muster an, aber markiere unerwartete Abweichungen. Schiebe nicht alles auf die Saison und ignoriere Probleme. Die Saisonalität erklärt einen Teil der Bewegung. Zusätzliche Abweichungen brauchen eine Untersuchung.
Wie verhindern wir, dass Berichte Stunden in der Erstellung brauchen?
Automatisiere das Sammeln der Daten. Ein Tool sollte die Kennzahlen abrufen und eine Vorlage erzeugen. Du ergänzt Erklärung und Empfehlung. Wenn das Sammeln der Daten von Hand läuft, nutze Abfragevorlagen. Wenn die Formatierung von Hand läuft, nutze Vorlagen. Konzentriere deine Zeit auf Erklärung und Empfehlung, nicht auf Datensammlung und Formatierung. Zeit, die du in Vorlage und Automatisierung steckst, zahlt sich aus. Beispiel: Du brauchst 2 Stunden, um eine Vorlage zu bauen, die Daten abruft und den Wochenbericht formatiert. Jede Woche brauchst du 30 Minuten für Erklärung und Empfehlung. Nach 4 Wochen hat sich die Vorlage bezahlt gemacht. Nach einem Jahr hast du 80 Stunden gespart, weil du das Sammeln der Daten automatisiert hast.
Sollen wir Daten von Wettbewerbern in unser Reporting aufnehmen?
Nur, wenn du verlässliche Daten hast. Wenn du rätst, lass es weg. Wenn du Branchenwerte hast oder Daten über Wettbewerber gekauft hast, nimm sie als Kontext auf. Unsere Conversion-Rate liegt bei 4 Prozent. Der Branchendurchschnitt liegt bei 3 Prozent. Wir liegen darüber. Kontext hilft zu erklären, ob Kennzahlen gut oder schlecht sind. Spekuliere aber nicht über die Leistung von Wettbewerbern. Bleib bei den Fakten.
Wie oft sollten wir unsere Berichtsstruktur komplett überarbeiten?
Einmal im Jahr. Prüfe vierteljährlich, ob die Berichte noch nützlich sind. Überarbeite sie aber nicht vierteljährlich. Lass die Struktur sich setzen. Prüfe einmal im Jahr, in der ruhigen Zeit, ob sich die Struktur wegen neuer Ziele, neuer Kanäle, neuer Produkte oder Änderungen in der Organisation ändern sollte. Zur Häufigkeit: Wenn die vierteljährliche Prüfung zeigt, dass die Berichte noch funktionieren, lass sie in Ruhe. Wenn die Mehrheit der Empfänger sagt, dass die Berichte besser werden müssen, ändere sie. Wenn sich nur eine Person beschwert, ignoriere es. Eine Überarbeitung jedes Quartal schafft Chaos und verhindert das Lernen.