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Hilfreiche Tipps der Datengenerierung mit Google Analytics

von
Analyse

Google Analytics ist ein äußerst hilfreicher Dienst, um Besucher einer Website und ihre Interaktionen einfach zu messen und zu analysieren. Durch die überzeugenden Features kann man unter anderem die Verweildauer, die Besucherströme und Besucher-Konversionen ermitteln. (Unter Konversion versteht man im Online-Marketing die Umwandlung von Interessenten zu Kunden. Diese Umwandlung erfolgt durch eine Transaktion, wie beispielsweise eine Kaufhandlung.)
Je mehr man sich mit den Tools auseinandersetzt und sie bewusst einsetzt, umso mehr kann man die Vorteile von Google Analytics nutzen und einen entscheidenden Mehrwert aus den Daten generieren.  Dazu muss man aber zunächst tiefergehende Fragen an das System stellen.

Solche Fragen könnten wie folgt lauten: Wie stark decken sich die konvertierten Besucher Ihrer Website (= Ihres Webauftritts) mit Ihrer Zielgruppe? Von Welchen vorherigen Seiten kommen die wertvollsten Kunden? Wie kann man Kollegen aktivieren, sich mehr mit den Analytics Daten zu beschäftigen und diese zu nutzen, auch wenn Sie keine Informatik-Experten sind? Welche neuen Erkenntnisse kann man gewinnen, indem man Google Analytics Daten mit den CRM Systemen verbindet? Kann man dadurch Kunden länger halten?

Diese Fragen und mehr können Sie alle mit Google Analytics beantworten. Nachfolgend finden Sie ein paar hilfreiche Tipps, um einen größeren Mehrwert aus Ihren Daten zu bekommen.

Automatische Kohortenanalysen

Mit Kohortenanalysen kann man plattformübergreifende Daten vom Web, mobilen Web und auch Offline-Daten nach festgelegter Segmentierung über einen längeren Zeitraum untersuchen.  Zum Beispiel können damit Aussagen über das Kaufverhalten der Website Besucher aus einer bestimmten geographischen Region oder in einer bestimmten Altersgruppe getroffen werden. Mithilfe solcher Analysen können dann spezifische Marketingmaßnahmen eingeleitet werden.
Um eine Kohorte zu generieren muss man zuerst ein Datum, meistens das Datum, an dem eine Konversion stattgefunden hat, in Google Analytics festlegen und es einem konkreten Nutzer zuordnen. Das Datum kann sich zum Beispiel darauf beziehen, wenn das erste Mal ein Einkauf eines Besuchers getätigt wird. Das Datum ist der Grundstein für die Analysen.
Es gibt zwei Wege um die notwendigen Daten für eine Kohortenanalyse zu sammeln. Entweder kann man dafür eine Custom Variable (z.B. Cookies) oder ein Event verwenden.

Hier gibt es weitere Infos und Programmierhilfen. Hat man erst einmal seine Kohorten generiert, ist es recht einfach mit Google Analytics durch Segmentation Kohortenanalysen durchzuführen. Diesen Prozess kann man automatisieren, vereinfachen und plattformübergreifend anwenden. Dadurch kann man viel Zeit sparen und sich die manuelle Arbeit mit der Integration von online und offline Daten sparen. Zudem ist es auch möglich die untersuchten Kohorten übersichtlich zu visualisieren.
Um Kohortenanalysen zu automatisieren benötigt man eine Daten-Analyse Plattform, wie beispielsweise Tableau Software (Version 8) inklusive Google Analytics Connector. Damit  ist es möglich, die Daten von Google Analytics in Tableau zu importieren und dort mit wenigen Schritten aussagekräftige Grafiken zu erstellen, welche auch einfach aktualisiert werden können.
Eine ausführliche Erklärung und Anleitung finden Sie hier.

Trendlinien per Drag & Drop

Bei Diagrammen sind es nicht immer nur Hoch- und Tiefpunkte, die bei einer Analyse interessant sind, sondern auch die allgemeinen Trends für eine Website. Zum Beispiel können Sie die Besucherrate über einen längeren Zeitraum betrachten und nicht nur die Punkte analysieren, an denen besonders viele oder besonders wenige Nutzer die Website besuchen, sondern auch wie sich die Anzahl insgesamt im Zeitverlauf verändert.

Um dies noch deutlicher darstellen zu lassen, kann man sogenannte Trendlinien in Diagramme integrieren. Dies können Sie auf unterschiedliche Weise tun. Sie können die Daten in Excel integrieren und dort bei den Diagramm-Tools mit dem Hilfe-Leitfaden die Trennlinien anzeigen lassen. Jedoch ist dies recht mühsam und nicht leicht zu handhaben. Eine Alternative wäre eine BI-Plattform, bei der man mit wenigen Klicks die Daten von Google Analytics integrieren kann, anschließend Diagramme erstellen und dort Trendlinien einfügen kann. Zum Beispiel bietet auch Tableau dafür sehr einfache Tools an.

Analyse von Besucherströmen

Mit den Benutzer-Strömungsvisualisierungen von Google Analytics kann man grafisch darstellen, wie die Benutzer einer Website durch den Inhalt navigieren. Konkret können Sie damit also feststellen woher die Nutzer kommen (ihre Quelle), welche verschiedenen Seiten sie sich anschauen und an welchem Punkt sie die Website wieder verlassen. Bei diesen Diagrammen, auch Nutzerfluss genannt, repräsentieren die Knoten (node) die Dimensionen, die man zuvor individuell festgelegt hat, oder einzelne Seiten(-gruppen). Mit den Verbindungen werden die Wege von einem Knoten zum anderen und auch die Anzahl der Zugriffe symbolisiert.

Mit diesen Nutzerfluss Reports können Sie sehen, wie Besucher einem bestimmten Handlungsstrang folgen. Daraus lässt sich beispielsweise ablesen, wie ein Benutzer von einer Kampagnen-Seite, über weitere Inhalte zu der Shop-Seite navigiert und dort einen Einkauf tätigt.

Um diese Analysen noch zu erweitern besteht die Möglichkeit, Filter einzufügen, um zu visualisieren, wie sich bestimmte Variablen auf  vorherige und nachfolgende Seiten auswirken. Leider kann man dies nicht direkt in Google Analytics machen, sondern muss zuerst die Daten exportieren.  Entweder können die Daten bei Excel einfügt werden oder auch mit dem Google Analytics direct Connector in Tableau integriert werden.

Durch die filterbasierten Analysen können Sie zum Beispiel nachvollziehen, ob der Nutzerfluss und die damit verbundene Navigation von einer Seite zur nächsten von bestimmten Faktoren (Variablen) beeinflusst wird,  wie der geographischen Herkunft des Nutzers, den Wochentagen oder Kundesegmenten.

Weitere Infos hier.

Zusammenführen von Daten

Damit man mehr Erkenntnisse aus seinen Daten erlangen kann, ist es sinnvoll in Google Analytics möglichst viele Daten aus verschiedenen Datenquellen zu integrieren. Diese können Marktforschungsdaten, demographische Daten oder Daten aus dem Kundebeziehungsmanagement (CRM) sein.

Es lohnt sich die Websitedaten beispielsweise mit demographischen Daten zu verknüpfen. Allein durch die Verknüpfung mit dem Geschlecht der Nutzer können Sie erkennen, wie erfolgreich eine Kampagne funktioniert hat und von welchen Faktoren der Erfolg oder Misserfolg abhing. Ohne die Integration von weiteren Daten könnte man nicht herausfiltern ob der mäßige Erfolg einer Kampagne an dem Produkt an sich, an der Ausgestaltung der Kampagne oder an der Zielgruppenansprache lag. Man kann mit Marktforschungsdaten auch die Zielgenauigkeit einer Kampagne, also inwieweit die tatsächlichen Besucher der Website mit der Zielgruppe übereinstimmen, messen.

Eine ausführliche Beschreibung über die Vorteile von der Integration von demographischen Daten finden Sie hier.

Daten teilen

Wir leben in einer Welt des Teilens. Jede so kleine Nichtigkeit teilen wir Anderen in den sozialen Netzwerken mit, wieso sollten wir also nicht auch unsere Daten, Analysen und daraus generierten Erkenntnisse mit den Kollegen teilen.
Nachdem die Integration der Daten und die Analyse durch Experten erfolgt, können anschließend die Dashboards mit Kollegen, die nicht unbedingt erfahrene Analytiker sein müssen, geteilt werden. Diese können dann die Daten, die für sie spezielle relevant sind, herausfiltern und damit wichtige Informationen und eigene Erkenntnisse gewinnen.

Wenn Sie dies richtig umsetzen, können Sie viel Zeit einsparen. Deshalb sollte man darauf achten kein Fachjargon zu verwenden, sondern einfach verständliche Begriffe und man sollte den Kollegen umfassende Drilldown- Möglichkeiten auf die einzelnen Unterseiten bieten.

Wird dies eingehalten, können Kollegen die Webdaten umfangreicher nutzen, bekommen einen wertvollen Überblick und können sich dadurch die Arbeit erleichtern.

Quellen:

> de.onpage.org/wiki/Kohortenanalyse
> www.google.com/intl/de_DE/analytics/se
> cutroni.com/blog/2012/12/11/cohort-analysis-with-google-analytics/
> analytics.blogspot.de/2013/03/get-useful-insights-easier-automate.html
> www.tableau.com/sites/default/files/media/whitepaper_google_analytics_tips_de.pdf
> support.google.com/analytics/answer/1709395?hl=de&ref_topic=2542044
> semphonic.blogs.com/semangel/2013/03/targeting-precision-using-opinion-research-for-campaign-measurement.html
> www.omkt.de/conversion-definition/
> de.wikipedia.org/wiki/Konversion_%28Marketing%29

Martina Huber

Über den Autor 

Studentin an der Hochschule der Medien in Stuttgart mit Studiengang Medienwirtschaft.
Seit September 2014 Werkstudentin im Bereich Marketing @ Insight Dimensions GmbH in Böblingen, Deutschland.

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Google Analytics ist ein äußerst hilfreicher Dienst, um Besucher einer Website und ihre Interaktionen einfach zu messen und zu analysieren. Durch die überzeugenden Features kann man unter anderem die Verweildauer, die Besucherströme und Besucher-Konversionen ermitteln. (Unter Konversion versteht man im Online-Marketing die Umwandlung von Interessenten zu Kunden. Diese Umwandlung erfolgt durch eine Transaktion, wie beispielsweise

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