Wissen Sie genau, wer Ihre Besucher:innen in den Museen sind und auf welchen Wegen sie dorthin gelangen? Welche Angebote erzielen die meisten Online-Buchungen und warum werden andere kaum geklickt? Diese Fragen spielen eine entscheidende Rolle im musealen Online-Vertrieb. Die Erforschung des Besucher:innenverhaltens gewinnt zunehmend an Bedeutung, und um das Verhalten der Besucher:innen im Online-Shop zu analysieren, sind umfangreiche Studien nicht zwingend erforderlich. Kostenlose und öffentlich zugängliche Webanalyse-Plattformen wie Google Analytics oder Matomo bieten bereits eine solide Grundlage, um relevante Zielgruppen genauer zu untersuchen und Empfehlungen für die Gestaltung von Angeboten abzuleiten.
Um Museen die notwendige Flexibilität bei der Analyse von Besucher:innen und Zielgruppen zu ermöglichen, werden bewährte Webanalyse-Tools in die go~mus Online-Shops der Museen integriert. Ein Code-Snippet im Backend der Shop-Webseiten gewährleistet eine korrekte und datenschutzkonforme Erfassung der Aktivitäten der Besuchenden. Dadurch erhalten Kultureinrichtungen eine Vielzahl von Möglichkeiten, um verschiedene Merkmale der Nutzer:innen sowie deren Verhalten in den Online-Shops zu untersuchen. Durch die Integration eines Code-Snippets der jeweiligen Analyseplattform, die vom Museum genutzt wird, in den go~mus Webshop, haben Museen die Möglichkeit, den Shop innerhalb vertrauter Strukturen zu analysieren und parallel zu Ihrer Webseite zu betreiben. Im Folgenden finden Sie Beispiele, wie Museen Besucher:innenanalysen durchführen können. Google Analytics bietet beispielsweise die Möglichkeit, Shop-Besucher:innen detailliert anhand verschiedener Charakteristika zu segmentieren:
Durch die Nutzung solcher Webanalysemerkmale können datengetriebene Analysen des Online-Besucher:innenverhaltens durchgeführt werden. Die gewonnenen Erkenntnisse können dazu genutzt werden, sowohl das Angebot der Online-Shops als auch die Programme der Museen vor Ort zu optimieren und stärker auf die Bedürfnisse der Besuchenden auszurichten. Durch die Kombination spezifischer Analysetools innerhalb von go~mus für die Auswertung von Besuchsdaten vor Ort im Museum und der Integration von Analyseplattformen wie Google Analytics in die go~mus Online-Shops erhalten Museen eine einfache Möglichkeit, Besuche sowohl online als auch offline zu analysieren. Dabei wird stets die Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) gewährleistet, und der Datenschutz sowie die Anonymisierung sämtlicher Besucher:innendaten haben höchste Priorität.
Im Folgenden werfen wir einen Blick auf das weitverbreitete Open-Source-Webanalyse-Tool Matomo und untersuchen dabei den konkreten Anwendungsfall seiner Verwendung im Jüdischen Museum Berlin. Die folgenden Abbildungen zeigen zwei mehrerer möglicher Auswertungsoberflächen in Matomo des Online-Shops des Jüdischen Museums Berlin.
Diese Übersicht ermöglicht es dem Museum nachzuvollziehen, über welche Social-Media-Kanäle Besucher:innen auf die Webseite gelangen. Durch das wertvolle Feedback kann das Museum ein besseres Verständnis dafür entwickeln, welche Inhalte bei der Zielgruppe besonders gut ankommen. Zudem bietet sich die Möglichkeit, durch Pre-Tests herauszufinden, welche geplanten Ausstellungen ein höheres oder geringeres Interesse bei potentiellen Besucher:innen hervorruft. Durch diese Erkenntnisse kann das Museum nicht nur zukünftige Social-Media-Strategien gezielt anpassen, sondern auch bereits vor der Planung von Ausstellungskonzepten relevante Prognosedaten über das Interesse erhalten. Auf dieser Grundlage können gezielte Strategien entwickelt und die Ausstellungsinhalte sowie -themen auf die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe zugeschnitten werden.
In der weiteren Übersicht werden externe Webseiten ausgewertet, wie der go~mus Ticket-Online-Shop des Jüdischen Museums selbst oder weitere Partnerseiten, die auf diesen verweisen. Auch hier können Schlussfolgerungen über die Leistung der einzelnen Seiten gezogen werden, um Optimierungsmaßnahmen durchzuführen. Falls bestimmte Seiten schlechte Leistung zeigen, kann das Museum die Betreiber:innen der Partnerseiten darauf aufmerksam machen, damit diese wiederum Optimierungen vornehmen können, wie beispielsweise Verbesserungen im Hinblick auf Suchmaschinen-Rankings. Zusätzliche Metriken wie die Verweildauer potenzieller Besucher:innen auf den jeweiligen Seiten geben Aufschluss über die Qualität der Inhalte auf den Seiten. Durch die Analyse der Webseiten-Verweildauer können wertvolle Einblicke gewonnen werden, wie lange Interessent:innen auf der Webseite des Museums bleiben und wie sie mit dem Inhalt interagieren. Eine längere Verweildauer deutet auf ein gesteigertes Interesse hin und zeigt die Tendenz, dass die Webseite informativ und ansprechend ist. Diese Erkenntnisse können dabei helfen, die Effektivität der Museums-Webseiten oder auch des Online-Shops zu verbessern, indem die Inhalte optimiert werden.
Darüber hinaus bieten Web-Analytics noch viele weitere Möglichkeiten zur Analyse des Online-Besucher:innenverhaltens. Mithilfe demografischer Metriken können beispielsweise Zielgruppen oder Personas definiert und deren Interessen für bestimmte Inhalte oder Museumsangebote identifiziert werden. Durch Kampagnen, die Besucher:innen auf Landingpages mit spezifischen Angeboten des Museums leiten, kann untersucht werden, welche digitalen Kanäle und Profilmerkmale zu Interaktionen führen. A/B-Tests ermöglichen es zudem, den Erfolg verschiedener Online-Kampagnen zu messen und die digitale Darstellung von Museumsangeboten weiter zu optimieren.
Ein weiterer relevanter Aspekt der digitalen Besucher:innenauswertung liegt in den Analysemöglichkeiten innerhalb der Besucher:innenmanagement-Software go~mus. Hier können detaillierte Auswertungen der tatsächlichen Besuche im Museum durchgeführt werden, um wichtige Informationen zum Besucher:innenverhalten zu gewinnen. Es stehen verschiedene Metriken zur Verfügung, die für die Besucher:innenauswertung genutzt werden können. Dazu gehören beispielsweise die Auslastung bestimmter Museumsangebote oder Gesamtbesuche, Metriken für bestimmte Tageszeiten oder auch spezifische Buchungsdaten. Diese Auswertungen bieten wertvolle Einblicke, um das Besucher:innenverhalten besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung des Museumsbetriebs abzuleiten.
Die nachstehende Abbildung veranschaulicht eine der möglichen Oberflächen für die Buchungsstatistiken in go~mus.
go~mus ermöglicht auch die Auswertung der Beliebtheit von Ausstellungen und Angeboten. Detaillierte Statistiken zu einzelnen Angebotskategorien wie öffentlichen Führungen oder Gruppenführungen können eingesehen werden. Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, um spezifische Besucher:innengruppen wie beispielsweise verschiedene Schulklassen anzulegen und diese auszuwerten. Die Untersuchungsmerkmale können entsprechend den individuellen Interessen des Museums angepasst werden.
Sowohl die Auswertungen über Web-Analyse-Plattformen wie Google Analytics oder Matomo, die mit den Online-Museumsshops von go~mus verbunden sind, als auch die internen Besucher:innenauswertungen in go~mus tragen dazu bei, dass Museen ein besseres Verständnis ihrer Zielgruppen entwickeln können. Beide Bereiche sind miteinander verbunden und dienen der Optimierung sowohl der tatsächlichen Museumsangebote als auch deren digitaler Darstellung und Vermarktung. Die Web-Statistiken helfen dabei, die Wirksamkeit der digitalen Präsentation von Angeboten zu messen, während die Analysemöglichkeiten innerhalb go~mus die Auswertung der tatsächlichen Besuche ermöglichen. Dadurch entsteht eine Grundlage, um Zusammenhänge zwischen beiden Bereichen zu identifizieren. Mithilfe von A/B-Tests, wie bereits erwähnt, können beispielsweise die Auswirkungen unterschiedlicher Kampagnen oder Darstellungen von Museumsangeboten in der Web-Analyse gemessen oder relevante digitale Kanäle identifiziert werden. In einem weiteren Schritt können diese Daten genutzt werden, um Einflüsse auf die tatsächlichen Besuche innerhalb von go~mus zu messen. Es bestehen zahlreiche Möglichkeiten, um unterschiedliche Korrelationen zwischen der digitalen Darstellung der Museumsangebote (ausgewertet über Web-Analytics) und deren tatsächlichen Auslastungen und Erfolgen (ausgewertet in go~mus) herzustellen.
Aufgrund der schnellen Entwicklungen und kurzlebigen Trendzyklen bei webbasierten Technologien hat sich die Giant Monkey GmbH zum Ziel gesetzt, den Trendradar für Web-Analyse-Technologien kontinuierlich zu überwachen und deren Integration in die Web-Präsenzen von Museen über Schnittstellen zu ermöglichen. Web-Analytics spielen eine entscheidende Rolle beim Verständnis des digitalen Verhaltens von Besucher:innen, sofern sie richtig eingesetzt werden. Durch die Schaffung einer soliden Datenbasis können Museumsangebote an die digitale Sichtbarkeit angepasst werden. Im Vergleich zu herkömmlichen analogen Marktforschungsmethoden bieten Web-Analyse-Tools aufgrund des einfachen Zugangs und der automatisierten webbasierten Messung eine enorme Skalierbarkeit für solche Analysen.
In einer zunehmend digitalisierten Welt stellen Web-Analytics und die Software für Besucher:innenmanagement go~mus für Museen nicht nur ein Werkzeug zur Analyse und Optimierung dar, sondern vielmehr den Schlüssel zur Verbindung von Kunst, Kultur und Technologie. Durch das tiefe Verständnis des digitalen Verhaltens von Besucher:innen sowie der daraus abgeleiteten, gezielten Anpassung von Angeboten können Museen ihre Mission erfüllen, die Schönheit und Bedeutung des kulturellen Erbes einem breiten Publikum zugänglich zu machen und somit die Grenzen der Kultur über Raum und Zeit hinweg zu überwinden.