Google Analytics DIY – 360-Grad-Funktionalität in GA replizieren

Einige von Ihnen da draußen haben vielleicht das Glück, das Budget zu haben, um sich Google Analytics 360 mit all seinen Schnickschnack leisten zu können. Aber für diejenigen unter Ihnen, die vielleicht noch nicht bereit sind, das große Geld zu investieren, sollte dieser Artikel Ihnen hoffentlich ein paar Tipps und Tricks geben, die es Ihnen ermöglichen, einige dieser kostenpflichtigen Funktionen zu erhalten, ohne Geld ausgeben zu müssen ein Spenny.

Die Mehrheit der Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten, hat nicht die kostenpflichtige Version von Google Analytics, daher haben wir im Laufe der Jahre eine Reihe von Prozessen verfeinert, die es unseren Kunden ermöglichen, das Beste aus ihren kostenlosen Analysepaketen herauszuholen.

Was kaufen Sie mit 360?

Erstens, wofür bezahlen Sie tatsächlich, wenn Sie in Google Analytics 360 investieren? Nun, wie Sie sich vielleicht vorstellen können, gibt es eine Reihe hervorragender Funktionen:

• Big Query-Integration*
• Salesforce-Integration*
• Fortschrittsanalyse
• Zugriff auf Rohdaten
• Erweiterte Trichterberichte
• Attributionsmodellierung
• Erhöhte Aufrufe
• Größere Datenkontingente
• Zusätzliche benutzerdefinierte Abmessungen*
• Frischere Daten
• Gesamtberichte*

Dies sind alles großartige Funktionen, aber in diesem Artikel werden wir uns die Punkte ansehen, die in der obigen Liste hervorgehoben sind, und wie wir diese in der kostenlosen Version der Plattform erhalten können.

Kreatives Denken

Google Analytics bietet uns eine Reihe von Tools oder Berichten, mit denen wir unsere Daten auf eine bestimmte Weise betrachten können. Obwohl dies offensichtlich die einfachste Art der Nutzung der Plattform ist, können wir mit ein wenig kreativem Nachdenken über diese Tools größere und bessere Anwendungen für sie schaffen, bei denen wir noch mehr Erkenntnisse aus unseren Daten gewinnen können. Schauen wir uns also ein paar DIY-Feature-Jobs an, die wir übernehmen können.

Ungeprüfte Berichte

Das erste DIY-Projekt, das wir uns ansehen werden, sind ungesampelte Berichte. Viele von uns waren wahrscheinlich schon einmal mit der Situation konfrontiert, in der wir einen Bericht mit einem Segment oder einer sekundären Dimension überlagern und plötzlich ein gelbes Häkchen in der oberen linken Ecke erscheint, das uns mitteilt, dass unser Bericht jetzt abgetastet wird.

Es gibt 2 Möglichkeiten, dies zu umgehen. Erstens, wenn wir 120.000 £ für Google Analytics 360 ausgeben, erhalten wir eine Schaltfläche, die an alle Berichte angehängt ist, mit der wir einen Gesamtbericht erstellen können. Alternativ gibt es jedoch eine Reihe kostenloser Produkte, die die Google Analytics-API verwenden und mit einer Funktion namens Stichprobenminimierung ausgestattet sind. Beispiele beinhalten:

• Analytics Edge für Excel
• Supermetrics für Google Sheets/Data Studio

Um zu verstehen, wie diese Produkte funktionieren, müssen wir uns zunächst ansehen, warum Google Analytics überhaupt Daten erfasst. Bei der Stichprobenrate spielen eine Reihe von Faktoren eine Rolle, einschließlich der Art oder Qualität der Dimensionen. Ein großer Faktor ist jedoch die zu verarbeitende Datenmenge.

Die Datenmenge in einem Bericht steht in einem sehr linearen Zusammenhang mit der Zeitspanne des Berichts – je größer der Datumsbereich, desto mehr Daten enthält der Bericht und desto größer sind die Stichprobenebenen.

Wenn Sie einen Bericht über einen Zeitraum von 10 Tagen ausführen, führt die oben erwähnte Funktion zum Minimieren von Stichproben stattdessen 10 Berichte in 1-Tages-Schritten aus und fügt sie zusammen. Jeder dieser 1-Tages-Berichte hat aufgrund seiner geringeren Größe entweder eine deutlich reduzierte Stichprobenrate oder gar keine Stichprobe.

Dies ist eine wirklich einfache Möglichkeit, die Stichprobengröße zu reduzieren, und sehr einfach zu implementieren.

Eine Anmerkung zu GA4:

Es ist erwähnenswert, dass sich diese DIY-Projekte auf Universal Analytics konzentrieren, aber Google Analytics hat kürzlich eine neue Version der Plattform namens GA4 veröffentlicht, die eine ganz andere Engine unter der Haube hat.

Wie sieht also das Sampling in der neuen GA4-Plattform aus? Nun, die kurze Antwort ist, dass es immer noch eine Sache ist. Es funktioniert etwas anders, aber grundsätzlich haben Sie eine maximale Grenze von 10 Millionen Treffern pro Abfrage – darüber hinaus erfolgt eine Stichprobenziehung.

Die Plattform steht noch am Anfang, also werden wir sehen, wie sich einige der zuvor besprochenen Plattformen von Drittanbietern an diese Grenzen anpassen, um uns Optionen zur Minimierung des Samplings anzubieten.

CRM-Integration

Jedes Unternehmen, das Leads online generiert und offline konvertiert, wird irgendwann auf das Problem gestoßen sein, historische Kunden-Browsing-Daten wie besuchte Seiten und Kanalzuordnung mit Lead-Informationen wie Qualität und generiertem Umsatz zu verknüpfen.

Google Analytics 360 löst dieses Problem, indem es einen nativen Konnektor für SFDC einführt, der es Ihnen ermöglicht, Informationen aus diesem speziellen CRM an Google Analytics weiterzuleiten. Dies ist ein großer Vorteil, da Sie damit beginnen können, Ihre Kampagnen auf qualitativ hochwertige Leads zu optimieren, anstatt nur auf Formularübermittlungen.

Es ist jedoch durchaus möglich, diese Verbindung selbst aufzubauen, indem Sie ein Schlüsselelement verwenden – die Benutzer-/Client-ID. Dies ist die ID, die Google Analytics in einem Cookie speichert und verwendet, um eindeutige Besucher zu identifizieren. Wenn Sie diese ID beim Absenden eines Formulars erfassen, können Sie diese als Feld in Ihrem CRM speichern.

Die nächste Stufe besteht darin, das Messprotokoll von Google Analytics zu nutzen, um damit zu beginnen, CRM-Daten zurück an Google Analytics zu senden. Wenn Sie diese Daten zusammen mit der Client-/Benutzer-ID senden, verknüpft Google diese automatisch mit allen bisherigen Kampagnen-/Browsing-Verhaltensweisen innerhalb von GA.

Das bedeutet, dass Sie damit beginnen können, Daten wie Offline-Einnahmen und den Lead-Status in Google Analytics (und damit auch in Google Ads) einzuspeisen und Kampagnen anhand von Kennzahlen zu optimieren, die wirklich zählen.

SAM-Technologie

Wenn Sie für GA 360 bezahlen oder es selbst bauen, klingt das nach etwas mehr Aufwand, als Sie suchen, dann ist Hilfe zur Hand. Wir haben eine Software entwickelt, die eine große Auswahl an CRMs (nicht nur SFDC) mit Google Analytics verbindet. Wir nennen diese Software SAM-Technologie (Systematic Attribution of Marketing). Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre Kampagnen auf die Kennzahlen hin zu optimieren, die einen echten Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren, dann nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Eine Anmerkung zu GA4:

Native CRM-Verbindungen sind mit GA4 immer noch nicht möglich, daher ist dies immer noch ein Problem, das wir überwinden müssen. Es ist jedoch eine native Verbindung mit Big Query enthalten, die uns die Möglichkeit gibt, unsere CRM-Daten auch über diese Plattform zusammenzuführen.

Big Query-Integration

Big Query ist die Datenbankplattform von Google. Es wird wahrscheinlich in der Welt der Analytik immer mehr an Bedeutung gewinnen, daher würde ich den Leuten auf jeden Fall raten, sich damit vertraut zu machen. Die Speicherung Ihrer Daten in einer anpassbaren Datenbank im Gegensatz zu Google Analytics hat eine Reihe verschiedener Vorteile, darunter:

• Schnellere Integration mit DataStudio
• Vorhersagemodellierung
• Daten zusammenführen
• Keine Probenahme

Die Grundidee dafür ist, dass Sie die Felder, die Sie extrahieren möchten, über die Berichts-API definieren und diese Daten dann in Big Query hochladen. Die Nuancen, wie dies funktioniert, sind offensichtlich etwas komplexer, aber Fuzzy Labs leisten hervorragende Arbeit, um zu erklären, wie dies im folgenden Link funktioniert: https://github.com/fuzzylabs/google-analytics-big-query-importer

Eine Anmerkung zu GA4:

GA4 ist ein Game Changer in Bezug auf die Verwendung von Big Query. Es wird mit einem nativen Konnektor geliefert, der es sehr einfach macht, alle Ihre GA-Daten in Big Query zu importieren. Wenn Sie Ihre GA-Daten in Zukunft in Big Query importieren möchten, ist dies definitiv der richtige Weg.

Zusätzliche benutzerdefinierte Abmessungen

Unser letztes DIY-Projekt sind benutzerdefinierte Abmessungen. Für alle, die ihre Funktionsweise auffrischen möchten, gibt es hier einen Link: https://support.google.com/analytics/answer/2709828?hl=en .

Sie sind äußerst leistungsfähig und ermöglichen es uns, unsere Analyse mit benutzerdefinierten Dimensionen und Metriken zu bereichern, die spezifisch für die Funktionsweise unserer Website sind. Das Problem ist, dass wir nur 20 davon bekommen, also muss oft eine Entscheidung getroffen werden, was wir einfangen und was nicht.

Es sei denn natürlich, wir überdenken, wie wir darüber berichten. Die benutzerdefinierten Dimensionen, auf die wir uns für dieses DIY-Projekt konzentrieren möchten, sind solche mit niedriger Kardinalität (dh es gibt nur wenige Variationen). Konzentrieren wir uns beispielsweise auf das Szenario eines angemeldeten Benutzers, bei dem die Dimension entweder angemeldet oder nicht angemeldet sein kann. Wenn es eine Dimension mit niedriger Kardinalität gibt, können wir stattdessen versuchen, ein Segment für jedes Ergebnis zu erstellen und es dadurch kostenlos zu machen eine benutzerdefinierte Dimension.

Wenn wir also hier als Beispiel eine benutzerdefinierte Dimension auf Sitzungsebene für angemeldete und nicht angemeldete Benutzer wünschen, können wir stattdessen versuchen, ein Ereignis zu erstellen, das ausgelöst wird, wenn sich jemand anmeldet. Als Nächstes erstellen wir ein Segment auf Sitzungsebene für Sitzungen, die enthalten ein angemeldetes Ereignis und ein zweites Segment, die kein Ereignis auf Sitzungsebene enthalten.

Wenn Ihre Dimensionen etwas komplexer sind, möchten Sie möglicherweise auch sicherstellen, dass sie sich innerhalb einer Sitzung nicht geändert haben (um das Verhalten benutzerdefinierter Dimensionen zu replizieren).

Dazu können Sie die Sequenzoptionen innerhalb von Segmenten verwenden. Ein Beispiel hierfür sind Kontotypen. Jemand kann innerhalb einer Sitzung von einem kostenlosen Konto zu einem kostenpflichtigen Konto wechseln. Möglicherweise möchten Sie nur über Sitzungen mit erstellten kostenlosen Konten berichten.

In diesem Fall müssen wir daher jeden ausschließen, der ein kostenpflichtiges Konto erstellt hat. Wir möchten daher eine benutzerdefinierte Dimension auf Sitzungsebene erstellen, wenn ein kostenloses Kontoereignis vorhanden war, aber Sitzungen ausschließen, bei denen jemand ein kostenpflichtiges Konto erstellt hat.

Eine Anmerkung zu GA4:

GA4 schreibt die Funktionsweise von benutzerdefinierten Dimensionen komplett neu. Sie haben jetzt 100 benutzerdefinierte Dimensionen und Messwerte sowie 25 Nutzereigenschaften, die ähnlich wie benutzerdefinierte Dimensionen funktionieren. Vorbei sind jedoch benutzerdefinierte Dimensionen auf Sitzungsebene!

Fazit

Was sollen wir also von all dem mitnehmen? Im Wesentlichen gibt Ihnen Google Analytics eine Reihe von Tools und sagt Ihnen, wie Sie sie verwenden sollen. Aber mit ein wenig DIY und kreativem Denken können wir diese Tools anpassen, um noch mehr Einblicke zu schaffen.