Die Zukunft der Datenerfassung: Google Analytics 4

In der heutigen digitalen Welt ist es für Unternehmen von großer Bedeutung, das Verhalten ihrer Nutzer zu verstehen, um ihr Marketing entsprechend anpassen zu können. Google Analytics hat sich dabei als ein verlässliches Werkzeug zur Datenerfassung und -auswertung etabliert. Mit der Einführung von Google Analytics 4 (GA4) steht nun eine neue Version zur Verfügung, die einen umfassenden und nutzerzentrierten Ansatz verfolgt, indem fortgeschrittene Tracking-Funktionen, verbesserte Datenmodellierung und erweiterte Berichtsfunktionen genutzt werden, um ein umfassenderes Bild der Nutzerinteraktion, auch über verschiedene Geräte und Plattformen hinweg, zu erhalten. Durch die gewonnenen Daten können Unternehmen dann spezifische Anpassungen vornehmen, um beispielsweise bestimmte Zielgruppen besser anzusprechen, Abläufe auf der eigenen Website oder in den eigenen Apps zu optimieren oder Marketingmaßnahmen plattformübergreifend effektiv einzusetzen. Eine Umstellung auf GA4 ist besonders dann empfehlenswert, wenn ihr noch Universal Analytics nutzt, denn Google hat angekündigt ab Juli 2023 keine neuen Daten mehr in die Standard-Properties zu verarbeiten. Ein perfekter Zeitpunkt also, um sich die neuen Tools von Google Analytics 4 zur Vereinfachung von Datenerfassung und -auswertung, im Detail anzusehen.

Die wohl größte Veränderung stellt das neue Datenmodell dar, das sich grundlegend von seinem Vorgänger unterscheidet. Während bei Google Analytics 3 der Schwerpunkt auf der Verfolgung von Seitenaufrufen lag, ist Google Analytics 4 ereignisbasiert. Unter Ereignissen versteht man Interaktionen, die auf der Website oder in der App ausgeführt werden, also beispielsweise Klicks, scrolling, Download der App, Seitenaufrufe oder In-App-Käufe. Diese Änderung bringt deutlich mehr Flexibilität in der Erfassung der Daten, da einfach eine größere Anzahl von Interaktionen miteinbezogen werden können. Dadurch ergeben sich auch detailliertere Messungen, da die Nutzerbewegung von der ersten Interaktion bis zum Abschluss einer Conversion nachverfolgt werden kann. Wodurch die Abläufe auf Websites und Apps entsprechend optimiert werden können. Unter Conversions versteht man das Erreichen eines vordefinierten Ziels. Dies kann sich je nach Zielsetzung und Kontext unterscheiden – mögliche Beispiele sind aber das Tätigen eines Kaufs, das Ausfüllen des Kontaktformulars, die Anmeldung zum Newsletter, die Aktivierung einer Testversion, das Abschließen eines Abonnements, etc. Solche Conversions können auch eigens definierten Ereignissen zugewiesen werden, wodurch die Flexibilität erhöht wird, da eben ganz spezifische Benutzeraktivitäten definiert werden können. Die Messung dieser Ereignisse kann auch automatisiert werden, und zwar ohne, dass dafür ein spezifischer Code hinzugefügt werden muss. Individuell anpassen kann man dieses Feature aber natürlich auch, indem man manuell eigene Parameter hinzufügt, um die gewünschten Informationen zu erfassen.

Trichterberichte: Mehrstufige Analysen und automatisierte Trichter

Dieses neue Datenmodell, das das Herzstück der neuesten Analytics Version darstellt, wird durch einige Funktionen unterstützt. Eine ist die Verbesserung der „funnel reports“, auf Deutsch „Trichterberichte“. Die Bezeichnung kommt daher, das Kunden in einem Prozess durch verschiedene Schritte zu einer Conversion geleitet werden, ähnlich wie in einem Trichter. Die Verbesserung dieser Trichterberichte ermöglicht nun die Analyse mehrstufiger Trichter (Multi-Step-Analysen), wo man Einblick in das Nutzerverhalten in den verschiedenen Ebenen des Trichters erhält und so beispielsweise feststellen kann, an welchem Punkt Nutzer den Ablauf verlassen. Trichter können aber auch untereinander verglichen werden, um herauszufinden, welcher die besten Ergebnisse liefert. Selbstverständlich können die Trichter individuell definiert werden, um eine detaillierte und genaue Analyse von Benutzerpfaden vorzunehmen. Besonders hilfreich ist die Funktion der automatischen Trichter, wenn man selbst keine Vorkenntnisse in der Datenanalyse mitbringt. Hierbei werden auf Grundlage der Analyse des Nutzerverhaltens potenzielle Trichter identifiziert und angewendet.

Die Funktion der Trichter mit zeitlicher Entwicklung bietet die Möglichkeit die Trichterberichte im Zeitverlauf zu analysieren. So können Veränderungen und Trends im Nutzerverhalten innerhalb eines Trichters über einen bestimmten Zeitraum hinweg beobachtet werden. Dies ermöglicht es, den Fortschritt der Benutzer von der Startaktion bis zur Conversion zu analysieren und verschiedene Zeiträume miteinander zu vergleichen. So kann festgestellt werden, welche Auswirkungen Änderungen an der Website oder in der App haben. Gleichzeitig lässt sich sehen, ob es bestimmte Schritte in den Trichtern gibt, die Schwierigkeiten bereiten und bei denen besonders viele Benutzer abspringen. Diese Erkenntnisse können helfen, um eine Optimierung der Abläufe vorzunehmen. Ebenso wie der Vergleich von offenen und geschlossenen Trichtern.  Unter geschlossenen Trichtern versteht man die traditionellen Trichter, die den Abschluss einer Conversion als Ziel haben. Um als konvertiert zu gelten, müssen die Benutzer alle Schritte im Trichter durchlaufen. Diese Art der Trichter ist nützlich, wenn man die Konversionsrate ermitteln möchte, also die Anzahl an Nutzer, die einen Trichter erfolgreich durchlaufen. Offene Trichter hingegen schließen nicht unbedingt mit einer Conversion ab. Die Benutzer können den Trichter an jedem beliebigen Punkt verlassen. So kann das Nutzerverhalten hinsichtlich der abgeschlossenen Schritte im Trichter flexibler analysiert werden. Der Vergleich von offenen mit geschlossenen Trichtern wiederrum ermöglicht eine spezifische Optimierung und Personalisierung basierend auf dem Verhalten der Nutzer.

Analyse der verstrichenen Zeit zwischen den Trichterschritten

Die Funktion „elapsed time between steps“ bietet die Möglichkeit die verstrichene Zeit zwischen den einzelnen Schritten im Trichter zu analysieren. Dadurch können Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wie lange Benutzer für jeden Schritt benötigen. Gleichzeitig können aber auch etwaige Engpässe oder Verzögerungen identifiziert werden, die es zu optimieren gilt.

Ebenfalls verbessert wurde bei GA 4 die Pfadanalyse. Man kann analysieren, welche Pfade die Benutzer auf der Website oder in der App verfolgen, also beispielsweise welche Seiten sie besuchen oder wie sie von einer Seite zur nächsten navigieren. So kann das Nutzerverhalten besser verstanden und Abweichungen schneller erkannt werden. Ebenfalls neu ist, dass diese Pfade nun auch visuell dargestellt werden können, wodurch es nochmal vereinfacht wird, Muster oder Trends in den Daten zu erkennen.

Echtzeitberichte und Fehlerbehebung

Auch die Echtzeitberichte wurden in der neuesten Version von Google Analytics verbessert. Sie liefern, wie der Name schon sagt, in Echtzeit Informationen über das Nutzerverhalten, was vor allem bei Änderungen an der Website oder App äußerst hilfreich ist, da direkt sichtbar ist, ob es zu Fehlern kommt oder aber auch, wie sich Veränderungen an Design, Inhalt oder Funktionalität auf das Nutzerverhalten auswirkt. Damit eng verbunden sind die verbesserten Funktionen in der Fehlerbehebung. In Echtzeit kann überprüft werden, ob Ereignisse korrekt ausgelöst und auch erfasst werden. Gleichzeitig hilft das sogenannte Debugging-Feature auch bei der Identifikation der Fehler sowie bei der gewissenhaften Fehlerprotokollierung. Diese Funktion hilft Fehler zu minimieren und einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten.

Das neue Google Analytics 4 bietet mit den plattformübergreifenden Berichten die Möglichkeit Daten plattform- und geräteübergreifend zu sammeln und zusammenzuführen. Das führt zu einer umfassenden Sicht auf das Nutzerverhalten und ermöglicht ein besseres Verständnis für das Zusammenspiel verschiedener Kanäle, wodurch wiederrum Marketingkampagnen optimiert werden können.

Personalisierte Inhalte

Ebenfalls vorteilhaft für ein erfolgreiches Marketing ist es, Inhalte personalisiert für spezifische Zielgruppen auszuspielen. Der Audience Builder ermöglicht es, Zielgruppen benutzerdefiniert zu erstellen durch die Verwendung verschiedenster Kriterien und Filter. Es können flexible Optionen zur Definierung der Zielgruppen genutzt werden: Kriterien können miteinander kombiniert, einander entgegengestellt oder ausgeschlossen werden und basiert damit auf der Nutzung de rlogischen Operatoren „und“, „oder“ und „nicht“. Praktisch ist hierbei, dass die Zielgruppen nicht nur in Echtzeit, sondern auch rückwirkend erstellt werden können, so dass auch vergangene Kampagnen noch gezielt ausgewertet werden können.

Nahtlose Integration mit Google Ads und erweiterte Datenanalyse mit BigQuery

Verbessert wurde im neuen Google Analytics ebenfalls die Schnittstelle zu Google Ads. Durch die nahtlose Integration ist es möglich Google Ads-Kampagnen in Google Analytics 4 direkt zu verfolgen und zu analysieren, da sich die Daten automatisch synchronisieren. Durch die Analyse der bisherigen Daten und die Anwendung von machine learning (maschinellem Lernen) kann mit der Prognose-Funktion eine Vorhersage über die wahrscheinliche Leistung zukünftiger Kampagnen getroffen werden. Wer seine Daten aber gerne noch genauer analysieren möchte, wird die Integration von BigQuery willkommen heißen. BigQuery ist ein leistungsstarkes, cloud-basiertes Datenanalysetool, das die Möglichkeiten zur Datenanalyse erweitert, indem es auf rohe, unverarbeitete Google Analytics 4-Daten zugreift.

Einschränkungen und Herausforderungen bei der Verwendung von GA4

Trotz der vielen Vorteile und neuen Funktionen von Google Analytics 4 gibt es auch einige Einschränkungen, auf die man achten sollte. Eine davon ist die begrenzte Speicherkapazität. Diese unterscheidet sich je nach Art des Kontos und des Nutzungsplans und variiert stark, ebenso wie die Verarbeitungskapazität. Es empfiehlt sich also, die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zu ermitteln und im Auge zu behalten, um sicherzustellen, dass das volle Potenzial ausgeschöpft werden kann.

Eine weitere Herausforderung kann darin bestehen, dass durch den Umstieg von Universal Analytics, dem Vorgänger, auf Google Analytics 4, einige Standardberichte eventuell nicht mehr in gewohnter Form verfügbar sind. Es kann sein, dass sich deren visuelle Darstellung oder aber sogar ihre Funktionalität geändert hat. Darauf sollte besonders am Anfang geachtet werden, um einen reibungslosen Ablauf der Prozesse zu gewährleisten. Dadurch das Google Analytics 4 jedoch deutlich fortschrittlicher als sein Vorgänger ist, erfordert die Implementierung und Anwendung des Systems eine gewisse technische Expertise. Ebenso wie die Einrichtung und Konfiguration der Anwendungen. Dieses Fachwissen ist wichtig, um das volle Potenzial der neuen Funktionen auszuschöpfen, damit das Unternehmen davon vollumfänglich profitieren kann.

Auch wenn es diese Hürden zu nehmen gilt, bietet Google Analytics 4 mit der verbesserten ereignisbasierten Datenmodellierung, den leistungsstarken Trichterberichten, den Echtzeit-Analysen sowie all den anderen neuen Funktionen und Möglichkeiten viele Vorteile. Unternehmen können tiefere Einblicke in das Verhalten ihrer Nutzer gewinnen und datenbasierte Entscheidungen treffen. All dies kann dabei helfen ein Unternehmen effizient zu optimieren, Gewinn zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Coding 9 kann Dich bei dem Umstieg auf Google Analytics 4 selbstverständlich unterstützen oder diesen Prozess sogar komplett für Dich übernehmen, damit Du mit Deinem Unternehmen das volle Potenzial ausschöpfen kannst.