So beschleunigen Sie die DataStudio-Berichterstellung mit Google Sheets

Als Web Analytics-Profi ist es für Ihren Alltag von grundlegender Bedeutung, mit Ihrem Tech-Stack vertraut zu sein. Als Teil dieses Tech-Stacks ist Google DataStudio ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool, mit dem Sie interaktive und anpassbare Dashboards erstellen können. Es ist nicht nur kostenlos zu verwenden, sondern DataStudio bietet auch eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche, daher verwenden viele Vermarkter dieses Tool, um Daten in einem sauberen und klaren Format zu visualisieren.

Eine Reihe kostenloser Datenquellen kann verwendet werden, darunter Analytics, BigQuery, Search Console und Sheets. Es gibt viele zusätzliche Konnektoren, die so konzipiert wurden, dass Sie Daten aus anderen Quellen wie HubSpot, LinkedIn oder Facebook visualisieren können.

Das Hauptproblem bei DataStudio ist die Ladegeschwindigkeit. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen die verschiedenen Möglichkeiten, wie Sie das Laden von Berichten beschleunigen können, indem Sie Ihre Marketingdaten an ein Google Sheets-Dokument senden und eine Datenquelle mit dem Sheets-Connector erstellen.

Dieser Artikel konzentriert sich auf Daten aus Google Analytics, aber ähnliche Ansätze können für die Berichterstellung auf anderen Marketingplattformen in DataStudio in Betracht gezogen werden.

Warum ist die Ladegeschwindigkeit von Data Studio so langsam?

Angenommen, Sie versuchen, Berichte zu Google Analytics-Daten in DataStudio zu erstellen. Wenn Sie ein Segment hinzugefügt haben oder versuchen, Daten aus einer Google Analytics-Ansicht mit einem hohen Verkehrsaufkommen oder hohen Trefferzahlen anzuzeigen, kann es zu erheblichen Verzögerungen bei der Ladezeit kommen. Dazu müssen Daten direkt von den Google Analytics-Servern abgefragt werden, was oft viele API-Anfragen beinhaltet, deren Ausführung einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

Die Lösung ist einfach: Ihre Datenquelle sollte nur die Daten enthalten, die Sie im Dashboard anzeigen werden. Google Analytics enthält Daten für jeden verfolgten Treffer von jedem Benutzer, der Ihre Website besucht – die überwiegende Mehrheit dieser Daten wird für Ihr DataStudio-Dashboard nicht benötigt. Wenn Sie alle erforderlichen Google Analytics-Daten in ein Google Sheets-Dokument exportieren und stattdessen dieses als Datenquelle verwenden, erhöht sich die Ladegeschwindigkeit erheblich.

Das Exportieren der richtigen Daten in das Sheets-Dokument wird noch einige Zeit in Anspruch nehmen, aber sobald die Daten da sind, werden Ihre DataStudio-Ansichten schnell geladen. Wir empfehlen, Abfragen zu automatisieren und über Nacht auszuführen, damit Sie mit frischen Daten in Ihrem Sheets-Dokument aufwachen können.

Obwohl dieser Artikel Google Analytics als Beispiel verwendet, kann das gleiche Konzept zum Exportieren von Daten in Google Tabellen für alle Datenquellen verwendet werden.

Es ist auch erwähnenswert, dass diese Methoden die Datenverarbeitung und -zusammenführung erleichtern können, wodurch die Notwendigkeit reduziert wird, Datenquellen zu mischen oder benutzerdefinierte Felder in DataStudio selbst zu erstellen.

So exportieren Sie Daten aus Google Analytics in Sheets

Methodenvergleich

Analytics-Edge

Analytics Edge ist ein kostenloses Add-In für Microsoft Excel, mit dem Sie Daten aus Google Analytics in eine Excel-Tabelle abfragen können. Diese Methode ist die einfachste, da sie keine Kosten verursacht und es einfach ist, die benötigten Daten auszuwählen, da es Drop-down-Menüs gibt, die Ihnen alle verfügbaren Felder in Google Analytics anzeigen.

Gehen Sie einfach durch die Registerkarten, um Ihre Abfrage einzurichten. Wenn für Ihre Daten Stichproben erhoben werden (oder Sie sich nicht sicher sind), stellen Sie sicher, dass Sie das Datum als Dimension angeben, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen „Stichprobe minimieren“ in den Optionen, um sicherzustellen, dass die Daten so zuverlässig wie möglich sind.

Die Haupteinschränkung bei der kostenlosen Version von Excel ist, dass sie oft ein wenig fehlerhaft ist – die kostenpflichtige Version ist wahrscheinlich besser. Wenn Fehler auftreten, empfehlen wir, den Datumsbereich zu reduzieren und Ihre Anfragen auf mehrere Abfragen aufzuteilen. Anstatt beispielsweise Daten aus einem Monat abzurufen, muss dies möglicherweise in zwei Abfragen mit Datumsbereichen von zwei Wochen erfolgen.

Nachdem Sie die gewünschten Daten abgefragt haben, kopieren Sie sie einfach und fügen Sie sie in ein Sheets-Dokument ein.

R / Python

Dies ist in jeder Programmiersprache möglich, aber es sind Pakete in R und in Python mit Dokumentation verfügbar, um Sie durch die Funktionen zu führen. Um Daten aus Google Analytics abzurufen und an Google Sheets zu senden, ist keine Programmiererfahrung erforderlich. Diese Methode bietet erfahrenen Programmierern jedoch eine Vielzahl von Optionen, wie zum Beispiel:

– Zusammenführen mit Daten von anderen Marketingplattformen (HubSpot, Hotjar, Search Console etc.)

– Automatisierung der Abfrage mit Skriptplanung

Für diejenigen ohne Erfahrung empfehlen wir, R und die RStudio-Umgebung herunterzuladen, da diese einfacher einzurichten sind als Python. Eine kurze Anleitung zur Einrichtung auf Ihrem Gerät finden Sie hier.

Führen Sie einfach die folgenden Codezeilen aus, um Sitzungen aufgeteilt nach Kanalgruppierung und Gerätekategorie an Google Sheets zu senden. Der Datumsbereich, die Messwerte und Dimensionen können einfach entsprechend geändert werden, ebenso wie die Google Analytics-ID und die Tabellen-URL.

Sehen Sie sich die Dokumentation an, um zu sehen, was Sie sonst noch mit diesen Paketen machen können: googleAnalyticsR und googlesheets4.

 install.packages("googleAuthR") install.packages("googleAnalticsR") install.packages("googlesheets4") library(googleAuthR)<br>library(googleAnalyticsR) library(googlesheets4) ga_auth() gs4_auth() ga_id &lt;- #ID of your GA View# dateRange &lt;- c("2020-01-01", "2020-11-30") sessionsData &lt;- google_analytics (ga_id, date_range = dataRange, metrics = "sessions", dimensions = c("date","channelGrouping","deviceCategory"), anti_sample= TRUE sheet_write(sessionsData, ss = "#Section of URL of your Sheets doc#", sheet = "Sheet1")

Beachten Sie, dass der Abschnitt der URL, den Sie in den Code einfügen müssen, oben in der Suchleiste zu finden ist – siehe den hervorgehobenen Abschnitt im Screenshot unten

Supermetrics / Kostenpflichtige Tools

Supermetrics for Sheets ist ein kostenpflichtiges Tool, das viele Datenkonnektoren bietet, einschließlich eines Konnektors von GA zu Sheets. Obwohl Supermetrics eine benutzerfreundliche Oberfläche ähnlich der von Analytics Edge bietet, lohnt es sich, nach anderen kostenpflichtigen Tools zu suchen, die eine solche Verbindung bieten.

Sowohl Analytics Edge als auch Supermetrics bieten dynamische Datumsbereiche, wie z. B. „letzter Monat“, wodurch verhindert wird, dass Sie Daten aktualisieren müssen, wenn Sie Daten abfragen. Supermetrics bietet jedoch eine nützliche Option „Zu alten Daten hinzufügen“, die die Gesamtabfragezeit verkürzt.

Supermetrics fungiert als Add-On zu einem Sheets-Dokument, wodurch das Kopieren und Einfügen aus Excel entfällt.

Supermetrics hat 4 Hauptvorteile gegenüber Analytics Edge:

– Sie können Daten aus anderen Datenquellen (Facebook, LinkedIn, BigQuery usw.) an Google Tabellen senden.

– Besserer Kundensupport

– Kein Kopieren und Einfügen von Excel in Sheets erforderlich

– Eine Option zum „Hinzufügen zu alten Daten“, wodurch die Abfragezeit verkürzt wird

NB Verwechseln Sie dies nicht mit dem Supermetrics for DataStudio Connector!

Zusammenfassung

DataStudio ist ein äußerst leistungsfähiges Tool zum Anzeigen von Daten, das bei allen Zielgruppen gut ankommt. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass es benutzerfreundlich ist, aber auch ein Element der Interaktivität für diejenigen bietet, die einen Drilldown durchführen und die Granularität der Daten erhöhen möchten.

Das Haupthindernis für DataStudio bei der Berichterstellung zu Google Analytics-Daten ist die Berichtsladegeschwindigkeit, die beim Abfragen großer Datenmengen auftritt.

Google Sheets bietet hierfür eine Lösung, indem es als zwischengeschaltete Datenquelle fungiert und nur die erforderlichen Google Analytics-Daten für Ihre DataStudio-Berichte enthält. Es können verschiedene Methoden verwendet werden, um Daten in Ihr Sheets-Dokument abzufragen, alle mit ihren eigenen Vor- und Nachteilen.