Analytics Summit 2016: Ein Ausblick auf die Google Analytics Trends 2017

Am 3.11 starteten wir – Madlena und Michaela – mit dem ersten Flug von Köln nach Hamburg zum Analytics Summit 2016 im Curio Haus, um uns gemeinsam mit weiteren 500 Webanalysten zu den neusten Themen und Trends im Bereich der Webanalyse auszutauschen. Der Fokus lag in diesem Jahr auf den Themen Attribution, Customer Lifetime Value und dem Umgang mit Big Query für komplexere und durchaus spannende Analysen.

Keynote von Google

Nach einer lockeren Einführung in den Tag durch Timo Aden (Trakken Web Services) hielt Oded Perry von Google die Eröffnungs-Keynote, gemeinsam mit seiner Kollegin Ilona van de Bildt. Das Motto der Keynote bestand aus vier wichtigen Steps in der Webanalyse: „Customer Journey nachvollziehen. Insights gewinnen. Diese Insights teilen und dann damit Engagement schaffen“.

Außerdem gaben sie einen Überblick zur Google Suite 360 und allen dazugehörigen Produkten. Im Rahmen einer Case Study zu „Your Trip Enterprise“ wurde uns anschaulich die Zusammenarbeit der einzelnen Produkte demonstriert. Gemeinsam ermöglichen die Produkte eine Analyse der zurückliegenden Daten, des aktuellen Standes und auch der Zukunftsprognosen. So wird eine komplexe und umfangreiche Webanalyse möglich.

Übrigens soll es demnächst kostenlose Versionen der Produkte Audiences und Attribution geben, ebenso soll die Cross-Device-Betrachtung für alle Produkte der Google Suite möglich werden.

Marc Roulet: „An Analytics Journey from Basics to Advanced Insights“

Wie man mit den Daten in Google Analytics arbeiten sollte, um gute Insights zu erlangen, zeigte uns Marc Roulet von mobile.de. Er veranschaulichte, wie man einen gut strukturierten und validen Google Analytics Account einrichtet und im Anschluss besonders effiziente Analysen beginnt.

  1. Überprüfung der Validität der Daten: Dazu können Quellen, Absprungrate, Traffic im Verlauf und Pageview per Session betrachtet werden. Außerdem sollte die URL dem Business-Modell entsprechen und Ziele, Contentgruppen, Bots, Filter und das Tracking richtig eingerichtet sein.
  2. Personalisierung: Hier kommen Channelgruppierungen, die Ereignisstruktur (sollte einfach sein, so dass sie jeder versteht), Segmente und benutzerdefinierte Berichte ins Spiel. Benutzerdefinierte Berichte sind hierbei besser als komplexe Segmente, die zum Sampling führen.
  3. Daten nutzen: Schlichtes Sammeln reicht nicht. Erstellt euch regelmäßige Berichte automatisiert über die API und baut euch aus den Big Query Rohdaten selbst täglich Dashboards.

Fazit: Wir sollen Data Science und Business Analysis zusammenbringen, die Daten visualisieren, nutzen und teilen.

Michael Böhme: Advanced Analytics – intensive Nutzung von Google Analytics in Verbindung mit BigQuery

Einen sehr technischen Vortrag hatte Michael Böhme von Zalando parat. Er zeigte uns, wie Zalando (www.zalando.de) mit BigQuery umgeht und welche spannenden Use Cases sich im Laufe der Zeit entwickelt haben.

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Um BigQuery intensiv nutzen zu können, sind regelmäßige Learning Sessions unabdingbar. Auf Basis des täglichen Rohdatenexports mit BigQuery aus Google Analytics beschäftigt sich das Onsite Intelligence Team mit komplexen Analysen, mit welchen Google Analytics selbst an seine Grenzen kommt. Vor allem die Nutzung verschiedener Funnels, welche mit Hilfe von BigQuery nicht nur auf Pageviews sondern auf alle vorhandenen Daten wie beispielsweise Ereignisse oder Seitenkategorien angelegt werden können, bieten einen großen Mehrwert in der Webanalyse.

So konnte Zalando feststellen, wie viele Seiten ein User aufruft, bis er auf einer Produktdetailseite landet. In Zukunft soll unter anderem der Fokus auf die Integration von CRM Systemen gelegt werden. Dies ermöglicht sicherlich noch einige interessante Analysen.

Florian Stein: Enhanced E-Commerce Tracking – Common Pitfalls und wie man sie umgeht

In seinem Vortrag ging Florian Stein von dress-for-less auf die Einrichtung und Stolpersteine im Umgang mit Enhanced E-Commerce Tracking ein. Anhand einer Case Study zu dress-for-less zeigte er uns spannende Insights zum Thema.

Um die Auswertungen machen zu können, werden bei dress-for-less zunächst die Daten von Google Analytics 360 über Big Query zum eigenen Data Warehouse übertragen. Anschließend können die Enhanced E-Commerce Daten ausgewertet werden.

Allerdings gibt es auch Stolpersteine bei der Implementierung von Enhanced E-Commerce:

  • Hits per Session (Limit für GA free und 360), evtl. müssen Hits zu Paketen zusammengebündelt werden. Auch die Hit-Größe ist zu beachten.
  • Optimierung & Testing (Qualitätssicherung): Abweichungen und Unschärfen sind in nicht signifikanten Mengen zu akzeptieren. Die Testumgebung sollte sauber in die Produktion (live) dupliziert werden. Entwickele einen Testplan für den Überblick über alle Tests und teste alle Funktionalitäten (kompletter Kaufprozess, Plugins nutzen: Tag Assistant, GA Debugger, DataSlayer etc.)

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Dr. Frank Eickmeier: Google Analytics – aus datenschutzrechtlicher Sicht

Welche datenschutzrechtlichen Aspekte aktuell gelten und welche es in Zukunft beim Einsatz von Google Analytics zu beachten gibt, zeigte uns Dr. Frank Eickmeier von Unverzagt von Have. Eine der wichtigsten Keyfacts war dabei die ab Ende Mai 2018 in Kraft tretende EU Datenschutzgrundverordnung. Diese sorgt dafür, dass alle aktuellen Richtlinien dann nicht mehr gelten.

Wichtige Änderungen betreffen vor allem die Definition von personenbezogenen Daten, welche nicht gespeichert werden dürfen. Aktuell betrifft dies hauptsächlich die Daten wie Namen, Emailadressen und IP Adressen. Ab Ende Mai 2018 zählen hierzu aber auch Cookie IDs sowie User IDs, welche aktuell problemlos erfasst, gespeichert und analysiert werden dürfen. Mit der EU Datenschutzgrundverordnung dürfen diese jedoch nur noch erfasst und verarbeitet werden, wenn ein „berechtigtes Interesse“ besteht. Berechtigtes Interesse besteht, wenn die Interessen der Nutzer nicht überwiegen z.B. im Vergleich zu den Interessen der Werbeindustrie.

Mit der neuen EU Datenschutzgrundverordnung wird sich auch der Vertrag mit Google, welche vor dem Einsatz von Google Analytics abgeschlossen werden muss, ändern, sodass ein neuer Vertragsabschluss nötig sein wird.

Ole Nass: Customer-Life-Time auf immonet.de: Berechnen, wann ein Produkt für einen Kunden relevant ist

Wie mit Hilfe von Google Analytics dynamische Produkteinblendungen gesteuert werden können, zeigte uns Ole Nass von immonet.de. Immonet bietet neben der Immobiliensuche auch Zusatzprodukte wie Finanzierungen und Umzugsservice an. Das Problem dabei ist das Ausspielen der Zusatzprodukte anhand der vom Nutzer getätigten Immobiliensuche.

Mit Hilfe von Cookies, welche alle relevanten Informationen anhand eindeutiger Keys enthalten, können die entsprechenden Produkteinblendungen optimal auf den User angepasst werden. Dazu müssen zunächst alle Neukunden identifiziert und mit dem E-Commerce in Verbindung gebracht werden. Anschließend werden diese User in Segmente unterteilt, wobei die Immobilienart (Haus / Wohnung) das grundsätzliche Interesse (Miete / Kauf) sowie die durchschnittliche Bevölkerungszahl in der gesuchten Region und der durchschnittliche Miet-/Kaufpreis der letzten 3 besuchten Objekte betrachtet werden.

Ein User, der ein Haus kaufen möchte, interessiert sich zu Beginn vermutlich auch mehr für eine Finanzierungsmöglichkeit als für einen Umzugsservice. Für User, die wiederum eine Wohnung mieten wollen, ist der Finanzierungsaspekt eher weniger interessant, der Umzugsservice dafür jedoch umso stärker.

Pro Kunde können mehrere Customer Life-Times entstehen (CLT), jedoch entscheidet über die Aussteuerung der personalisierten Inhalte das letzte aktive Segment, in dem der Kunde sich bewegt hat. Des Weiteren wird eine Interessens-Wahrscheinlichkeit pro Kunde berechnet. Das CLT-Modell bildet somit das aktuelle Verhalten ab und gibt Aufschluss über das Zukunftsverhalten. Somit können alle Mailings, Kampagnen, Produktplatzierungen, eingebaute interaktive Elemente etc. zum richtigen Zeitpunkt ausgespielt werden.

Fazit: Dynamische Attribution und channelübergreifende Personalisierung bei der der einzelne Kunde im Fokus steht, sind möglich über die Betrachtung der Customer-Life-Time.

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Vorgestellt wurde auch die Wissenstreppe der Wettbewerbsfähigkeit:

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Die Analytics Challenge 2016

Ein Highlight des Analytics Summits 2016 war die Analytics Challenge. Dieses Jahr durften die Gewinner der 4 Städte Hamburg, München, Köln und Berlin ihren Vortrag, mit welchem sie in ihrer Stadt gewonnen haben, innerhalb von 10 Minuten erneut vortragen.

Conversion-Dieben auf der Spur – mit dem Tag Manager Conversions richtig zuordnen

Die Challenge begann mit Michael Janssen (Köln) von Zedwoo und seinem Vortrag „Den Conversion-Dieben auf der Spur“. Mit Witz und Charme zeigte er uns, wie man Conversion-Diebe erkennt und wie uns die Verweisausschlussliste davor schützt, ungewollt neue Sitzungen zu generieren.

Als Conversion-Diebe werden Quellen bezeichnet, welche vorgeben eine Conversion ausgelöst zu haben, obwohl sie mit dieser nichts zu tun haben. Ein Beispiel dafür sind diverse Bezahldienste, welche den User nach erfolgreicher Zahlung wieder auf die Website leiten. In Google Analytics generieren sie so eine neue Sitzung und geben an, eine Conversion ausgelöst zu haben.

Mit Hilfe von Verweisausschlusslisten kann dieses Problem behoben werden. Jedoch ist dies aufgrund der Vielzahl von Anbietern eine sehr aufwändige Implementierung. Aus diesem Grund entwickelte Michael Janssen eine Regex, mit welcher er im Google Tag Manager den Refferer überprüft und – sofern dieser ein Bezahlsystem darstellt – als leere Quelle überschreibt. Da es somit keine neue Quelle gibt, kann die Conversion der Startquelle zugeordnet werden.

Komplexe Implementierungen in Google Analytics

Im Anschluss daran zeigte uns Sonja Schiller (Hamburg) von neuro.works in ihrem Vortrag „Von der einfachen Grundlagenschulung zum komplexen Implementierungsprojekt“ welche Herausforderungen bei der Google Analytics Implementierung von besonders großen Projekten entstehen.

Mit Hilfe der Google Analytics Community entwickelte sie ein Modell um mehr als 100 Webseiten, welche auf einer Domain liegen, mit Hilfe von verschiedenen Konten, Properties und Datenansichten strukturiert in Google Analytics anzulegen. Das Ergebnis bestand aus einem Konto mit 4 Properties und 5 Datenansichten. Mit Hilfe von Filtern, benutzerdefinierten Segmenten und dem Google Tag Manager konnte sichergestellt werden, dass immer die richtigen Daten in die richtigen Properties und Datenansichten einlaufen.

Tracking Code Hacks für genauere Daten in Google Analytics

Anschließend erläuterte uns Andi Petzhold (München) von Innochange in seinem Vortrag „Most Extensive Tracking Code Hack Ever“, wie er seinen Google Analytics Trackingcode anpasst, um möglichst genaue KPIs in Google Analytics zu bekommen. Durch einfache Codemanipulation wird so unter anderem gemessen, wann sich ein User wirklich auf der Seite befindet und wann er die Seite nur in einem inaktiven Tab geladen hat.

Ein weiterer wichtiger Aspekt war die Optimierung der Tracking Opt-Out Nutzer. So spricht Andi Petzhold diese nach 3 Monaten erneut an, um sie für das Tracking zurück zu gewinnen. Mit Hilfe von einfachen URL Parametern können die Opt-Out Anpassungen schnell, dynamisch und auf allen Geräten angepasst werden.

Verbindung von Google Analytics Daten und Datenbanken

Den Abschluss bildete Paulo Reiss Fernandez (Berlin) mit seinem Vortrag „Verbindung von Google Analytics Daten und Datenbanken“. Unter Einsatz des Google Tag Mangers zeigte er, wie er Informationen wie die User ID und Client ID an Google Analytics sendet. Diese speichert er in custom Dimensions, welche er in Google Analytics mit Hilfe des Spreadsheet AddOns detailliert analysiert.

Abstimmung und Gewinner

Anschließend waren wir am Zug: Mit der installierten Analytics Summit App konnten wir abstimmen, welchen Vortrag wir am interessantesten fanden. Der Sieger der Analytics Challenge 2016 wurde Michael Janssen aus Köln. Herzlichen Glückwunsch und vielen Dank für diesen tollen Vortrag.

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O.Kidlere & O.Borm (Google): Endspiel Lifetime Value – eine Tour durch die kunterbunte Welt der Messung von Lifetime Value

Wie treibt man intelligenter Performance Marketing? Wir optimieren Pfade, nicht Customer Journeys! Diesem Thema widmeten sich Kidlere und Borm von Google.

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Aktuell wird der Customer Lifetime Value hauptsächlich rückwirkend berechnet und geschätzt, wichtig ist aber die Prognostizierung.

Die Vortragenden haben uns unterschiedliche Berechnungsmodelle für den Customer Lifetime Value (CLV) vorgestellt. Dabei können dann auch Big Query (Pareto-Modell) und das RFM-Modell mit dem RFMizer für die Berechnung des Kundenwertes herangezogen werden.

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Die möglichen Lösungsansätze, um die richtigen Nutzer zu akquirieren, die Gebote zu optimieren und die Nutzer zu halten, wurden auch dargestellt. Dabei können unterschiedliche Bewertungs- und Berechnungsmethoden des Customer-Lifetime-Value in Verbindung mit Daten aus Analytics herangezogen werden:

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„The devil is in the detail“. (Pareto)

Frank Hammerschmidt: Use-Case App Tracking

Frank Hammerschmidt von Mobility Media erklärte uns, wie sie mit dem Problem des Tracking von Hybrid Apps umgegangen sind. Hybrid Apps sind Apps, welche zu einem Teil aus Native und zum anderen aus Web-Apps bestehen. Die grundsätzliche Herausforderung beim Tracking dieser Apps besteht in dem Unterschied der Datenerfassung. Während Web-Apps mit Seitenaufrufen erfasst werden, werden native Apps mit Screens erfasst.

Mobility Media hat dafür eine umfassende Lösung entwickelt. Die Daten der gesamten App laufen in eine Google Analytics Property ein, welche für Apps gilt. Der ausgewählte Google Tag Manager Container wiederum wurde für Websites ausgewählt. Um die Seitenaufrufe der Web-App als Screens zu erfassen, wurde der normale Analytics Tracking Code als Custom HTML Tag eingepflegt. In diesem werden jedoch statt PageViews App-Screens an Google Analytics geschickt.

Ein weiteres Problem besteht aus den unterschiedlichen Formaten der Client IDs in Apps und auf Webseiten. Dadurch wird ein User beim Switch zwischen der native App zur Web-App in Google Analytics zu zwei Usern. Gelöst wurde das Problem indem die Client ID beim Start der App (Native App) an die URL des ScreenViews gehängt wird. Diese wird im Custom HTML Tag, mit welchem die ScreenViews an Google Analytics gesendet werden, ausgelesen und als Client ID an Google Analytics gesendet.

Checkliste:

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Tobias Kräft: SEO at its best with Google Analytics

In seinem Vortrag diskutierte Tobias Kräft von Trust Agents die Problematik mit not provided Keywords. Außerdem wurden Alternativanalysen in Google Analytics, AdWords, Search Console etc. vorgestellt. Um die Problematik mit den not provided Keywords zu umgehen, schlug Tobias Kräft einige Ansätze vor: Optimize Landingpages for Users, not for Keywords.

Die von ihm dargestellte Lösung ist eine Kombination aus über API gezogene Daten, sowie Daten aus Google Analytics und der Search Console auf Landingpage-Ebene. Auch Big Query und Data Studio können herangezogen werden, wenn die Landingpages und Keywords gruppiert werden (Data Processing). Ein Conversion Splitting Formula rundet das Ganze ab.

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Irina Hey: CRM-Verknüpfung mit Goolge Analytics

Irina Hey von OnPage.org stellte am Beispiel von Onpage.org die Integration und Analyse von Google Analytics und CRM-Daten vor. Die CRM-Daten werden über CSV und Measurement Protocol an Analytics anhand von Custom Dimensions (hit-basiert) übergeben. Ableitungen und Insight für alle Marketing-Aktivitäten sind dabei das Ergebnis der Verknüpfung von Google Analytics und CRM. Der Prozess bedarf vieler Planung und Abstimmung zwischen allen beteiligten Abteilungen, um die richtigen Fragen zu stellen und die richtigen Daten und Dimensionen festzulegen.

Unser Fazit

Der Tag war voller spannender Insights und neuer Erkenntnisse. Schwerpunkte lagen auf den Themen Attribution, Customer Lifetime Value und Big Query. Diese wurden auf vielfältigste Weise aufgegriffen und werden die Analytics Landschaft in der nächsten Zeit prägen. Es war eine sehr informative Veranstaltung und den Besuch wert!

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