Google Analytics mit Autopilot: Eine Schritt-für-Schritt Anleitung
Sehr viele Web Analytics-Tool-Nutzer haben ein Problem, wenn es um die Interpretation der Daten geht. Man loggt sich in seinen Tool ein und sieht dann viele schöne Grafiken, Kennzahlen und Einstellungsmöglichkeiten. In den meisten Fällen bleiben die Kennzahlen uninterpretiert und die Einstellungen unberührt. Oft liegt es an den fehlenden Ressourcen, aber auch an fehlendem Know-how im Unternehmen. Dieses Know-how muss entweder zugekauft oder durch aufwändige Schulungen und Trainings aufgebaut werden. Für eine temporäre Lösung des Problems bietet Google Analytics eine interessante Möglichkeit, die Daten anhand von Radar-Ereignissen auszuwerten. Hier werden starke Veränderungen in einem voreingestellten Intervall dem Nutzer angezeigt. Mit diesen Ereignissen können bestimmte Optimierungspotenziale aber auch Defizite aufgedeckt werden. Dieser Analytics-Radar überwacht den gesamten Traffic auf der Seite, d.h., bei Abweichungen und Anomalien in den Traffic-Daten werden sogenannte intelligente Benachrichtigungen für aufgezeichnete Daten erstellt.
Zwei Arten von Radar-Ereignissen
Insgesamt stehen zwei Arten von Benachrichtigungen zur Auswahl. In diesem Posting werden wir uns ausschließlich mit den automatischen Benachrichtigungen befassen. Für die benutzerdefinierten Alerts gibt es hier einen separaten Blogbeitrag. Für die Auswertungen stehen insgesamt drei Arten von Benachrichtigungen zur Verfügung:
- Tägliche Ereignisse: Für die Analyse auf Tagesbasis.
- Wöchentliche Ereignisse: Hier werden Wochen miteinander verglichen werden.
- Monatliche Ereignisse: Diese Auswahl eignet sich für eine globale Analyse des Accounts.
Die Funktionsweise hinter diesen Benachrichtigungen ist eigentlich sehr simpel, hier wird die tatsächliche Leistung (30.732,96 € Umsatz) mit der zu erwartenden Leistung (voraussichtlich: 9.299,32 € – 14.247,98 €) gemessen. Sobald die tatsächliche Leistung die erwartete Leistung übersteigt, wird eine Benachrichtigung getriggert.
Abbildung 1.0: Automatische Benachrichtigungen
Viele andere Tool-Anbieter haben solche automatischen Benachrichtigungsfunktionen noch nicht integriert. Falls diese Funktion fehlen sollten, kann man mit dem Export der Daten zum Teil solche Anomalien zum Teil von Six Sigma Control Charts analysieren. Hier müssen die “Upper Control Limits” und die “Lower Control Limits” definiert werden, am einfachsten kann man diese Bereiche im Excel definieren. Sobald die Trendlinie über die Kontrollpunkte schießt, dann heißt es, dass genau an diesem Tag (Messpunkt) ein anomalisches Verhalten stattgefunden hat. Ein ähnliches Verhalten wird mit den Radar-Ereignissen bei Google Analytics automatisch abgebildet.
Abbildung 2.0: Six Sigma Control Limits (Source: micquality.com)
Wo sind die Radar-Ereignisse versteckt?
Die Radar-Ereignisse können über den Klick in der Top-Navigation auf “Startseite” in der linken Sidebar gefunden werden. Für die erste globale Analyse können nun die monatlichen Ereignisse ausgewählt werden. Hier sollten Sie am besten einen längeren Zeitraum wählen, eine Analyse der letzten 6 Monate ist hier recht günstig, denn dadurch kann der globale Trend abgebildet werden. Neben der zeitlichen Auswahl kann die Wichtigkeit der automatischen Benachrichtigungen voreingestellt werden.
Abbildung 3.0: Regler für die Wichtigkeit
Nach der Einstellung der Wichtigkeit kann die Gruppierung der Benachrichtigungen vorgenommen werden. Hier können die Nutzer die Daten nach Messwerten (Metriken) und Dimensionen gruppieren. Meiner Meinung nach eignet sich die automatische Gruppierung nach Dimensionen als Grundlage für den ersten Überblick und die Interpretierung der Daten. Nun können die angehenden Web Analysten oder auch keine Web Analysten die einzelnen Ereignisse für die Analysen verwenden. Das besondere daran ist die Automatisierung der Vorschläge, man muss sich nicht einmal mit den internen Daten befassen, damit die ersten Optimierungsansatzpunkte für den Verlauf der Kampagnen gefunden werden können. In Abbildung 4.0 sind einige Benachrichtigungen für die monatliche Ansicht abgebildet. Interessanterweise beinhalten alle Benachrichtigungen in genau diesem Monat die Umsatzentwicklung im Shop. Das gleiche gilt natürlich auch für andere Metriken und Dimensionen.
Abbildung 4.0: Umsatzentwicklung
Aufgrund von solchen Ereignissen können Sie sehr interessante Segmente für das eigene Business-Modell entdecken. Hier wird ein Teil der Analysen durch Google Analytics abgenommen, außerdem gelangt man aus dieser Übersicht in die einzelnen Reporte, was wiederum eine tiefgehende Analyse mit dem Einsatz von erweiterten Segmenten ermöglicht. Aus Abbildung 4.0 kann man erkennen, dass in der ersten Zeile ein enormer Umsatzzuwachs von etwa 254 Prozent für die Besucher aus Deutschland (Bayern) verzeichnet wird, immerhin sind es insgesamt 14,75 Prozent des Gesamtwerts. Mit einem Klick auf “Gehe zu Bericht” gelangt der Nutzer direkt in die Ansicht. Dazu aber später, hier werden nun die nächsten Zeilen unter die Lupe genommen. Insbesondere sehen wir hier, dass Besucher aus Stuttgart bei der Umsatzentwicklung eine besondere Rolle gespielt haben. Hier wurde eine Umsatzsteigerung von mehr als 500 Prozent aufgezeichnet, diese Werte müssten in der Regel sofort überprüft werden. Interessanterweise ist der Umsatz beim organischen Traffic um weitere 236 Prozent vom erwarteten Wert (14.000,64 € – 19.391,86 €) gestiegen.
Schnelle Handlungsempfehlungen und konkrete Umsetzungsmöglichkeiten
In genau 3 Minuten haben wir als Nutzer sehr wichtige Informationen bekommen ohne überhaupt irgend etwas mit der eigentlichen Analyse-Möglichkeiten zu machen. Nach der Bekanntgabe dieser Daten können laufende Marketing-Kampagnen mit diesen Informationen angereichert werden. Am einfachsten kann die Ausrichtung bei laufenden AdWords-Kampagnen angepasst werden. Hier können einzelne traffic-/umsatzstarken Suchbegriffe in eine eigene Kampagne verlagert werden. Diese Kampagne wird dann die Ausrichtung für die passenden Regionen (Bayern, Baden-Württemberg – Stuttgart und Nordrhein-Westfalen) bekommen, damit der angestrebte ROI-Wert erreicht bzw. übertroffen werden kann. Diese Informationen können aber auch für die OnPage-Optimierung und Conversion-Optimierung (Behavioral Targeting) ganz gut verwendet werden. Doch bevor man wichtige Entscheidungen treffen kann, sollte man diese Abweichungen/Anomalien durch Segmentierung genauer betrachten. Nach dem Klicken auf “Gehe zu Bericht” gelangt der Nutzer zur Gesamtübersicht. Mit der Bildung eines Segmentes aus der Abbildung 4.0 ist eine weitere Analyse der Daten möglich.
Abbildung 5.0: Segmenterstellung
Das Analyse-Verfahren ist oft sehr unterschiedlich, als Tipp kann man nach dem Muster: “Channels – Umsatz – Conversion-Rates” arbeiten. Im ersten Schritt werden die Online-Marketing-Kanäle analysiert. Hier kann man schnell feststellen, über welche Kanäle aber auch über welche Keywords die Besucher auf die Seite gekommen sind. Zusätzlich sollte man sich die Conversion-Rate mit den dazugehörigen Umsätzen anschauen. Diese Gegenüberstellung verschafft Klarheit im Hinblick auf die Rentabilität der einzelnen Keywords / Kampagnen.
Fazit
Die Radar-Funktion ist ein sehr mächtiges Werkzeug besonders für Firmen und Marketer, die keine Zeit haben, sich im Detail mit den Daten zu befassen. Wie man aus dem oben beschriebenen Beispiel sehen konnte, ist die komplette Automatisierung zwar nicht möglich, dafür aber eine schnelle Analyse der Daten, welche durchaus greifbare Handlungsempfehlungen liefern kann. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz besonders in diesem Bereich wird sehr interessant werden, denn mit der Sammlung von unstrukturierten Daten (Stichwort “Big Data”) können solche Funktonen sehr viel Zeit einsparen. Vielleicht auch bald die menschlichen Entscheidungsträger komplett überflüssig machen?
Schauen Sie sich die Radar-Ereignisse an, Sie werden sicherlich sehr viele neue interessante Informationen finden. Vor allen Dingen können angehende Analysten die Vorgehensweise und die Feinsinnigkeit für die ersten Analysen entwickeln.
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Hallo, ich finde den Artikel sehr interessant. Mit Google Analytics habe ich nicht viel am Hut. Besucherzahlen und Besucherquellen anschauen reichte mir bisher. Jetzt werde ich mich wohl aber übel doch tiefer mit der Materie beschäftigen müssen. Gruß Malli