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Was Weihnachten mit der Besucherstatistik macht

Es kann tatsächich auch Spaß machen, sich mit Statistiken zu beschäftigen. Ich schlage mich gerade mit dem Thema Web Analytics herum, nachdem ich jüngst Piwik von meinem Webspace geschmissen habe. Piwik ist ein sehr ausgereiftes Web-Analytics-Tool, welches mittlerweile in der Version 1.0 vorliegt. Leider war mein Billig-Webspace für soviel Auslastung nicht ausgelegt.

Ich bin ja als Blinder eher ein Fan von nackten Daten. Andere Leute schwärmen für ästhetisch ansprechende Diagramme mit allem Schnick-Schnack, mit lustigen 3-D-Effekten und skurillen Ausformungen. Ich freue mich über Excel-Tabellen, die kann man recht gut sortieren, man kann sie summieren, arithmetische Mittel bilden und andere Späße damit machen. Bislang bin ich eher unzufrieden mit den bordeigenen Tools zur Verknüpfung der Daten untereinander und den Sortierungsmöglichkeiten die sie bieten.

Bei den Statistiken kann man bestimmte Effekte beobachten, zum Beispiel, dass Besucherstatistiken zwischen Weihnachten und Neujahr regelmäßig einbrechen. Ich nenne das den Weihnachtsknick. Das kann man sehr schön bei Google Trends beobachten, hier kann man die Beliebtheit von Suchbegriffen ermitteln und zwei oder mehr Begriffe vergleichen. Außerdem kann man auch Websites – vermutlich sehr grob – im Langfrist-Trend beobachten.

Vergleicht man z. B. Amazon und EBay, sieht man deutlich den Knick um die Jahreswende und den im Vergleich etwas steileren Anstieg bei EBay im Januar. Nur ein Schelm denkt jetzt, da versuchen Unzufriedene ihre Geschenke zu versteigern. Vielleicht müssen sie aber auch dank der vielen Geschenke nur ihre Schränke ausmisten.

Vergleicht man die beiden IT-Newsticker Heise und Golem, sieht man den gleichen Trend. Hier stellt sich aber auch schon die Frage: Liegt das daran, dass es um die Jahreswende herum weniger Nachrichten gibt oder weil viele Leute um diese Zeit herum das Web weniger intensiv nutzen? Who knows?

Für kleinere Websites wären solche Statistiken zu grobkörnig, sofern Trends überhaupt Daten für sie ausgibt. Für Feinanalysen wären tatsächlich Tagestatistiken interessant. Hier kann man z.B. beobachten, ob Seiten tendentiell eher beruflich oder privat genutzt werden: Wenn etwa mehr Traffic an Werktagen zu bestimmten Zeiten stattfindet.

Auch solche Analysen müssten sich eigentlich stärker automatisieren lassen. Wenn Leute eher an einem Werktag zwischen 8 und 12 Uhr auf meine Website kommen, dürften sie je nachdem, was ich auf meiner Website anbiete, eher beruflich interessiert sein. Später kommen vielleicht die Studenten, die Informationen für ihre Arbeiten recherchieren und irgendwann abends oder am Wochenende kommen dann die Leute, die privat interessiert sind oder Unterhaltung suchen. Komischerweise unternimmt noch keines der Tools, die ich kenne – Google Analytics, Piwik oder eTracker – den Versuch, die Besucher-Daten anhand vorliegender Merkmale tatsächlich automatisch zu interpretieren.

Wahrscheinlich fehlt es noch an einer soliden Basis, die gewaltigen Datenmengen miteinander zu verknüpfen. Bis es so etwas gibt, genieße ich es, selber etwas in die Daten zu interpretieren. Ich finde einfach, es gibt kaum etwas Spanneneres als zu beobachten, was die Leute, die man nie kennen lernen wird auf der eigenen Seite so gemacht haben.