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Wer glaubt an die 90/10 Regel?

Ich nicht – auch wenn es momentan Tendenzen in diese Richtung gibt.

 

eConsultancy hat im letzten Web Analytics Report zwar herausgefunden, dass die "average proportion of spending on internal staff" von 36% auf 42% angewachsen ist, während "spending on technology" von 45% auf 38% gesunken ist (Basis: gesamte Web Analytics Ausgaben). 

 

Dies deutet auf eine Verschiebung der Relevanz von Tool (also Technik) hin zu Consultancy/Kompetenz (also Gehirn). Hierzu auch mein Interview zum Wiener Werbeplanung Summit.
Jedoch 90% für die Web Analytics Insider im Unternehmen und 10% für die Web Analytics Anbieter halte ich für stark übertrieben und zu sehr schwarz-weiß gedacht.

 

Rechnet man das ganze mal sachlich vor, kommt man bei High Traffic Sites schnell auf deutlich sechs-stellige Summen, die dort einem Web Analytics Anbieter pro Jahr überwiesen werden müssen (für das Beispiel gehe ich von der mittleren Summe von 500.000 Euro aus). Das Ganze umgesetzt auf die 90/10 Regel von Avinash Kaushik würde bedeuten, dass im Unternehmen ca. 4,5 Millionen Euro für Web Analytics Personal ausgegeben werden muss. Pro Jahr! Das hieße bei einem angenommenen Durchschnittseinkommen von 60.000 Euro pro Jahr (vom Marketing Assistant bis zur Geschäftsführung könnten ja alle involviert sein) wäre die Web Analytics Abteilung exakt 75 Mann stark. 

 

Diesen Traum würde ich gerne mitträumen. Die Realität sagt jedoch, dass heute in großen Unternehmen maximal 8-15 Personen direkt mit Web Analytics arbeiten, also nicht: auch mal einen Report zugeschickt bekommen …

 

Auch wenn hier ich hier großzügig noch 2-3 Consultants aus dem Web Analytics Unternehmen hinzurechne, die ja auch als Personal gelten können, wird die Zahl von 18 Personen nicht überschritten.
Um nicht wie Avinash Kaushik in die Gefahr der (falschen) Verallgemeinerung zu gelangen, werde ich hier keine neue Regel aufstellen, möchte jedoch eine ungefähre Schätzung abgeben. Wer eine High-Traffic Site hat, wird immer mindestens 25-30% für das Tool einplanen müssen.

 

Da wir aber wissen, dass Avinash ein extremer Kenner und Insider für Web Analytics ist, nehme ich an, er wollte (als er Mitte 2006 diese Regel erdachte, die bis heute von allen Seiten diskutiert wird) provozieren und das Gespräch auf die Menschen "hinter" den Tools lenken. Das ist ihm durchaus gelungen.

 

PS: Ich denke, die Zuteilung zwischen Kosten für Tool und Kosten für Personal (also Gehirnleistung) sollte wie folgt aussehen. Die Cost-Brain-Allocation by Haberich beinhaltet die Annahme, dass erst ab einer gewissen Traffic-Anzahl wirklich viel Geld in das Tool (sprich: die Traffic- und Modullkosten) gesteckt werden muss (=> siehe Graphik "Cost-Brain-Allocation für Web Analytics by Haberich")

 

 

Quelle: © Blog von Web Analytics Europa

 

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