Episode 6 – Ad Hoc Analyse und das magische Werkzeug benutzerdefinierte Berichte

Anwendungsbereiche für Google Analytics:

  1. Monitoring (regelmäßig, langfristig, immer die selben Metriken) z.B. Marketing-Kampagnen Reports, SEO Reports, IT-Reports, …
  2. Explorative Datenanalyse / Ad Hoc Analysen

Unsere Erfahrung: im Alltag geht der explorative Umgang mit Google Analytics oft unter; das Erstellen von Reports nimmt so viel Zeit in Anspruch
Außerdem: auch wenn z.B. Marketing Manager ein Grundverständnis von Google Analytics haben fehlt oft das Wissen über einige wichtige Features

Diese Werkzeuge für Ad Hoc Analysen diskutieren wir:

  1. Zielvorhaben (besprochen in Episode 5 der Analytics Sprechstunde)
  2. Filter
  3. Segmente
  4. Benutzerdefinierte Berichte

Filter

  • Hilft dir deinen Blick zu fokussieren
  • Schneller die relevanten Informationen zu sehen z.B. nur bestimmte URLs, nur bestimmte Devices, …

Benutzerdefinierte Berichte

  • Es gibt viele vordefinierte Berichte, jedoch braucht es für manche Analyse einer individuellen Zusammenstellung
  • In den Berichten könnt ihr Dimensionen und Metriken nach eurem Wunsch zusammenstellen
  • Dimension ergeben das “Was” in der Analyse und beschreiben die Daten, wie bspw. die Herkunft, die besuchten Seiten, das Betriebssystem, das Datum, der Zeitpunkt, …
  • Metriken beschreiben das “Wie oft” oder ein “Verhältnis” bspw. Seitenaufrufe, Sitzungen, Nutzer, Conversion Rate
  • Eigene Berichte nutze ich für zwei Zwecke:
    • Datenansichten, die ich häufig brauche (Benutzerdefinierte Dimensionen, spezielle SEO Reports oder Datentest von benutzerdefinierten Dimensionen)
    • Finden von Optimierungsmöglichkeiten
  • Für die Optimierungen erstelle ich einen benutzerdefinierten Report und verwende bei den Dimensionen “Tabellenliste” als Ansicht. Hier gibt es auch die Exploreransicht (kleiner Exkurs „Ansichten“)
  • Bei den Dimensionen wähle ich dann 2-3 Dimensionen, wie bspw. Source/Medium, Landing Page und Gerätetype
  • Dazu nehme ich dann als Metriken die Sitzungen und die Conversion Rates von den Zielen, die mich interessiere
  • Dann untersuche ich alle Kombinationen nach Abweichungen vom Durchschnitt (+ od. -) für Kombinationen mit ausreichend Sitzungen (Filter)
  • Wichtig, die Scopes beachten (Seiten und Sessions)!
  • Berichte können exportiert und geteilt werden

Segmente

  • Segmente sind Filter, die auf allen Daten und Reports global liegen
  • Damit kann ich einfach das Verhalten von bestimmten Segmenten vergleichen (Desktop vs. Mobile)
  • Die Vergleiche können mir helfen zu verstehen, warum bspw. ein Segment besser konvertiert als ein anderes
  • Es kann mir auch helfen Datenprobleme zu identifizieren
  • Segmente resultieren bei mir häufig aus Ergebnissen, die ich aus den benutzerdefinierten Reports gewonnen habe
  • Google Analytics bietet ein paar Segmente out of the box – Direkt, Organisch,…
  • Häufig werde ich allerdings Segmente selbst erstellen
  • Neues Segment anlegen:
    • Vordefinierte Selektoren: Technologie, Verhalten, Enhanced Ecommerce
    • Konditionen: Dimensionen und Metriken können beliebig kombiniert werden
    • Immer die Echtzeit-Zahl im Blick behalten
    • “Und” + “Oder”
    • Einschliessen oder Ausschliessen
    • Sessions oder User
    • Sequenzen definieren
  • Aus Segmenten können einfach Audiences für das Remarketing gebildet werden (Achtung DSGVO)
  • Segmente können geteilt werden
  • Segmente können auch über die API abgerufen werden (Supermetrics, Data Studio)

Links

Der Dimensionen und Metriken Explorer von Google Analytics: https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/dimsmets

Nachtrag

Während der Podcast-Aufnahme haben wir uns gefragt:

Aktualisieren sich geteilte Berichte in Google Analytics automatisch?

Google Analytics Benutzerdefinierte Berichte teilen

 

Gibt es in Data Studio ein „Vergleich“-Chart wie in den Standard Reports in Google Analytics?

Google Data Studio Barchart Anwendungsfall Absprungrate

Nein, in Google Data Studio kann ich prozentuale Werte im Vergleich zu 100% anzeigen lassen. Außerdem kann eine Zielwertlinie einblenden. Sie zeigt mir ob die tatsächlichen Werte, das Ziel über- oder unterschreiten (siehe Screenshot links).

Beispiel:

Die Absprungsrate (Bounce Rate) einer Seite liegt bei 40,5%. Der Balken zeigt, dass dieser Wert höher ist als der Zielwert (schwarze Linie) von 30%.

 

In Google Analytics kann ich mir in den Standard-Berichten einen Wert im Vergleich zum Durchschnitt der gesamtem Website ausgeben lassen.

Beispiel:

Eine URL wurde im letzten Monat 350 Mal aufgerufen. Vergleich dazu: Die durchschnittliche Anzahl der Seitenaufrufe über alle URL der Website ist 200. Also wurde unsere URL häufiger aufgerufen, als der Durchschnitt der Website.

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