Recap zum Analytics Summit 2016 in Hamburg~ 10 min.

Analytics Summit 2016 - Katjasays.com

Der Analytics Summit 2016 fand im Curio Haus in Hamburg statt. Die Location war total schön – mit einem Kronleuchter und einer Empore im Ballsaal, dem Weißen Saal und genug Platz zum Quatschen und Essen (was sehr lecker und außergewöhnlich war). Die Organisatoren haben große Arbeit geleistet und alles lief reibungslos ab, von der Begrüßung über das Programm und die Zeiteinhaltung der Redner bis hin zum Abschluss. Hier mein Recap zum Analytics Summit:

Keynote

Oded Perry, Ilona van de Bildt
Es werden rund 2,5 Milliarden Gigabyte an Daten pro Tag generiert, also eine Unmenge an Mikromomenten, und das auf 1 Billion an verbundenen Geräten. Umso wichtiger ist es als Unternehmen also, seine gesammelten Daten sinnvoll auszuwerten und dabei zu beachten, dass seine Kunden nicht immer unbedingt diejenigen Menschen sind, die man erwarten würde. Die vier Schlüsselfaktoren von Google Analytics sind:

  • Customer Journey verstehen
  • Insights erhalten und nicht Daten sammeln
  • Insights mit anderen teilen
  • ein einprägsames Erlebnis zu schaffen

Dafür wurde die Google Analytics 360 Suite entwickelt, die Nutzer auf einfache Weise von Insights zu Aktionen leiten möchte. Bei einer Live-Demo wurde diese vorgestellt und dabei sind folgende Nutzungsmöglichkeiten gezeigt worden:

  • Analytics 360: benutzerdefinierte Funnel können erstellt werden, um z.B. mit Hilfe von Events den Weg der Leute verfolgen zu können, die auf der Webseite etwas in den Warenkorb gelegt haben
  • Attribution 360: hier kann man die Marketing Performance messen, seine Kampagnen analysieren, Vorhersagen machen und seine Ausgaben optimieren, indem man z.B. Szenarios für verschiedene Verteilungen des Budgets erstellen kann
  • Optimize 360: A/B Tests können hier erstellt werden, dabei können Ziele von Google Analytics importiert werden, ein Targeting und Zielgruppen können hinzugefügt werden – man kann sogar noch nach der Testdurchführung Ziele hinzufügen und den Test auf diese hin analysieren
  • Audience Center 360: viele Daten zu seinen Zielgruppen können ausgewertet werden – so gibt es einen similarity index, Cookies und aktive Cookies können angesehen werden, man kann sich die CPM anschauen und auch Zielgruppen nach Bounces, Impressionen-Frequenz und anderen Faktoren ausschließen
  • Data Studio 360: hier kann man sein Reporting erstellen, wobei auch eine Verknüpfung zu anderen Google Services, Clouddiensten und SQL Datenbänken möglich ist. Dies alles kann man schön in einem PDF aufbereiten und dort GEO-Karten, Kreisdiagramme, Tabellen, etc- einfügen

Analytics Summit Keynote - Katjasays.com

Analytics – eine Reise von basic zu advanced insights

Marc Roulet
Marc Roulet sagt, man soll herausfinden, was zwischen den Linien steht und das ist mit Google Analytics wunderbar möglich. Dabei kann man Dinge prüfen wie: ist das Tracking auf allen Seiten eingebunden? Gibt es sinnvolle Filter? Sind die UTM Tags korrekt implementiert? Werden Bots herausgefiltert? Wird interner Traffic ausgeschlossen? Generell gibt es folgende Etappen, um seinen Analytics-Account möglichst effizient einzurichten:

Basics/Erste Schritte:

  • Bounce Rate prüfen
  • Akquisitions-Kanäle überprüfen
  • Traffic-Entwicklung verfolgen
  • Pageviews/Session anschauen
  • Seitenstruktur im Auge behalten („other“ vermeiden)
  • Ziele einstellen (Verkäufe, Views, etc.)

Advanced Settings/Benutzerdefinierte Einstellungen:

  • benutzerdefinierte Akquisitions-Kanäle
  • gute und einfache Event-Struktur erstellen
  • benutzerdefinierte Segmente anlegen
  • benutzerdefinierte Tabellen umsetzen

Spaß mit Daten:

  • Funnel anlegen und im Auge behalten
  • Nutzersegmentierung für Personas einrichten
  • custom dimensions erstellen

Next level:

  • regelmäßig geplante Reports durch API-Anzapfung automatisieren
  • Nutzung von Google BigQuery
  • Daten mit Hilfe von Hadoop eine Struktur geben

Analytics from basic to advanced - Katjasays.com

Verbessertes E-Commerce-Tracking

Florian Stein
Wenn man eine besonders große Seite hat, kann man Google Analytics Premium nutzen. Da gibt es u.a. höhere Datenlimits und Sammelberichte, man hat eine Schnittstelle zu BigQuery und viele Insights durch Enhanced Ecommerce. Bei der Implementierung von Enhanced Ecommerce hat Florian einige Stolpersteine entdeckt:

  • maximal 500 Hits pro Sessions können erfasst werden (Lösung: Hits zusammengefasst an Google Analytics geben)
  • Datenpakete dürfen eine maximale Größe von 8KB haben
  • man muss es hinbekommen, nur sichtbare Impressions zu messen

Für die Optimierungsphase bietet es sich an, Kommunikation groß zu schreiben. Man sollte eine Akzeptanz für Unschärfe schaffen, da es sein kann, dass die Daten nicht 100 Prozent genau sind. Der Einfluss von Script-Blockern sollte im Hinterkopf bleiben. Die Datenqualität sollte getestet werden. Am besten macht man am Ende noch eine Test-Transaktion, um zu sehen, ob die Daten richtig auflaufen. Auch hierbei gibt es Stolpersteine:

  • Testserver können die Live-Umgebung oft nicht genau duplizieren
  • Tags werden nur auf der Live-Seite gefeuert
  • durch Fake Benutzerkonto ist der Gast-Checkout ggf. nicht möglich (Zahlungsarten)
  • realer Auftrag kann zu Kosten führen, z.B. für Stornierungen

Insgesamt sollte man sich einen Testplan erstellen, der sowohl client- als auch serverseitig alles abdeckt und den gesamten Kaufprozess abbildet.
Enhanced Ecommerce Tracking - Katjasays.com

Google Analytics aus datenschutzrechtlicher Sicht

Dr. Frank Eickmeier
Zu Beginn wurde aufgezählt, welche Gesetze man kennen sollte, wenn man mit Google Analytics arbeitet. Dazu zählen: BDSG, TMG, die Cookie Richtlinie der EU, Beschlüsse des Düsseldorfer Kreises, Beschlüsse laut Artikel 29 der Datenschutzgruppe und die EU Datenschutzgrundverordnung, die im Mai 2018 in Kraft tritt und die besagt, dass Online Identifier von da an immer personenbezogene Daten sind. Generell ist es so, dass personenbezogene Daten dem BDSG unterliegen, anonyme Daten nicht dem BDSG unterliegen und pseudonyme Daten ein Opt-Out (§15 III TMG) erfordern.
Anonyme Daten (§3 Abs. 6 BDSG):

  • niemand kann den Datensatz rückauflösen
  • Rückauflösung ist mit unverhältnismäßigem Aufwand verbunden

Pseudonyme Daten:

  • jemand, der den Schlüssel hat, kann pseudonymes Datum rückauflösen
  • für jemanden ohne Schlüssel ist das Datum anonym

Personenbezogene Daten:

  • Name
  • Adresse
  • Telefonnummer
  • IP-Adressen (laut EUGH: ja)
  • Konto-Nummer?
  • E-Mail-Adresse?
  • aggregierte Daten (ab 5 Personen): nein

Wann kann man also Daten verarbeiten?

  1. Gesetz erlaubt es
  2. Betroffener willigt wirksam ein
  3. keine personenbezogenen Daten liegen vor

Welche Regeln müssen beachtet werden?

  1. je Account muss ein Vertrag zur Auftragsdaten-Verarbeitung (ADV) mit Google geschlossen werden
  2. die Datenschutzerklärung, die in einem Extra-Menüpunkt zu finden sein muss, muss um Google Analytics ergänzt werden
  3. man darf Google Analytics nur nutzen, wenn man die IP anonymisieren kann (z.B. letzte 8 Bits abschneiden = IP-Maske)

Google Analytics und Datenschutz - Katjasays.com

Analytics Challenge

Bei der Analytics Challenge haben sich 4 Finalisten qualifizieren können:

KÖLN (Sieger der Challenge)
Michael Janssen war den Conversion-Dieben auf der Spur. Dabei jagte er Quellen, die vorgeben, eine Conversion gemacht zu haben, aber eigentlich gar nicht damit zu tun haben. Ein Beispiel dafür ist Paypal als Bezahlseite, die bei der Rückleitung auf den Shop in Google Analytics vorgibt, die Conversion bewirkt zu haben. Dies kann man über die Verweis-Ausschlussliste lösen. Das Problem dabei ist aber, dass es dabei viele URLS einzutragen gibt (bspw. hat jede Bank eine eigene URL für das Zahlungsverfahren mit einer Kreditkarte). Sobald man diese URLs in Google Analytics sieht, wurden die Conversions bereits gemacht und können nicht nachträglich einem anderen Channel zugeordnet werden. Wie kann man das nun also vorher umgehen? Michael hat im Google Tag Manager per RegEx bestimmte URL-Parts suchen (z.B. 3dsecure) und diese als leere Quelle zurückgeben lassen.

HAMBURG
Sonja Schiller stand vor dem Problem, dass sie über 100 Webseiten auf einer Domain mit Google Analytics im Auge behalten sollte. Da sie nicht sicher war, ob sie 1 Property mit 100 Datensätzen und 1 UA-Tracking-ID oder 100 Properties mit 1 Datensatz und damit 100 UA-Tracking-IDs anlegen soll, hat sie eine Umfrage in der Community erstellt. Diese hat dann noch mehr Lösungsansätze vorgeschlagen und aufgedeckt, dass nur maximal 25 Datensätzen pro Property und maximal 50 Properties pro Konto möglich sind. Schlussendlich hat Sonja gemeinsam mit der Community die ideale Lösung finden können: 1 Konto, 4 Properties und 5 Datenansichten. Dabei hat sie einen Filter zum Einschluss der Hostnamen erstellt (für die Subdomains), benutzerdefinierte Segmente angelegt und den Google Tag Manager verwendet.

MÜNCHEN
Andi Petzoldt hat einen Tracking Code Hack entwickelt, da ihm der von Google Analytics aus verschiedenen Gründen, z.B. einer Kennzahlen-Verfälschung durch Tab-Surfer und einem möglicherweise falsch implementierten Cross-Device-Tracking, nicht ganz zugesagt hat. Er wollte damit genauere und mehr Kennzahlen ermitteln, Tracking Opt-Outs verhindern, sich von anderen Codes abgrenzen, die Kompatibilität mit Google Analytics behalten und sowohl datenschutzkonform als auch automatisiert sein. Mit seinem alternativen Analytics-Code kann man eine bessere Absprungrate messen (Signal wird beim Verlassen der Seite gesendet), die Anzahl der Sitzungen pro Besucher ist genauer und das Cross-Device-Tracking erfolgt automatisiert. Opt-Out-Nutzer werden von ihm nach z.B. 3 Monaten für die Rückgewinnung erneut angesprochen und er nutzt für den Opt-Out einen URL-Parameter.

BERLIN
Paulo Reiss Fernandes hat sich damit beschäftigt, seine Google Analytics Daten mit einer Datenbank und somit seinen CRM-Daten zu verknüpfen. Dafür musste er custom dimensions in Google Analytics erstellen (User ID und Cookie ID) und die Google Analytics Client ID sowie die CRM User ID über den Google Tag Manager abrufen. Diese Daten hat er alle mit Hilfe des Google Analytics Spreadsheet Add-Ons in ein Spreadsheet gepumpt und damit dann hübsch aufbereitet.

Analytics Challenge - Katjasays.com

SEO und Google Analytics

Tobias Kräft
Seit dem Jahr 2011 werden Suchanfragen in Google Analytics verschlüsselt und als „not provided“ angezeigt. Viele Wege wurden versucht, um dieses Nichtanzeigen der Keywords irgendwie zu umgehen:

  • Google Analytics: „not provided“ mit Landing Page ersetzen -> Bsp. alle, die auf Startseite landen = Brand Traffic – aber ist das so? trotzdem auch keine Keywords
  • andere Tools nutzen: Adwords, Search Console -> bei Adwords wird eine Kampagne benötigt und bei beiden Tools fehlen die Conversion-Informationen
  • Daten anderer Suchmaschinen nutzen: Bing, Yahoo -> zu wenig Traffic, um valide Aussagen über Keywords zu treffen
  • nicht mehr auf Keywords, sondern auf Kontext setzen: für User, nicht für Google optimieren -> hoher Aufwand, immer noch keine Keywords

Eine bessere Idee ist es, die Daten aus Google Analytics und der Search Console zusammenzuführen. Die Daten sollten per API automatisiert exportiert und in BigQuery kombiniert werden. Mit einem Python Script oder der 360 Suite kann man dann aus der Search Console die keywords, landingpages, devices, dates, countries, clicks, impressions und positions erfassen und aus Analytics channels, landingpages, devices, dates, sessions, conversions und revenue. Date, device und landingpage sind in beiden Tools vorhanden, daher muss man die Daten zusammenfassen und dazu noch queries und conversions ergänzen. Mit diesen Daten kann man dann optimale Landingpages für Keywords nach Conversion finden, zwischen Brand und Non-Brand unterscheiden und das Shoppingverhalten auf Keywordbasis analysieren.

SEO und Google Analytics - Katjasays.com

CRM-Verknüpfung mit Google Analytics

Irina Hey
Vor der CRM-Verknüpfung gab es aufwendige Reportings, Entscheidungen wurden nach Bauchgefühl getroffen, man kannte die Nutzergruppen nicht wirklich und es gab auch keine Verbindung zwischen Performance und Nutzerdaten. Daher sollte eine smarte Verknüpfung zwischen den Daten und dem CRM erstellt und damit ein schnelles Reporting ermöglicht werden. Dies wurde mit Hilfe von custom dimensions in Google Analytics gelöst (Datenimport per CSV, measurement protocol). Man sollte dabei erst planen (Welche Daten braucht man? Welche Fragestellungen hat man?) und konfigurieren, dann Daten sammeln und verarbeiten und schließlich ein Reporting erstellen. Man muss allerdings beachten, dass man insgesamt nur 20 dimensions erstellen kann, die weder gelöscht, noch geleert werden können. Am besten wäre es, wenn man vorher eine Test-Property erstellt, um die dimensions testen und dann auf den Live-Account übertragen zu können.

Was kann man damit alles herausfinden? Man kann z.B. sehen, wie sich bestimmte Nutzergruppen verhalten, welche Zielgruppe am meisten kauft, welches Tool-Modul von welcher Zielgruppe genutzt wird und wie sich free vs. paid User verhalten. Man kann auch seine Adwords-Suchanfragen mit dem company type verknüpfen, um damit neue Landingpage-Ideen zu generieren. Irina hat außerdem noch eine Umfrage auf ihrer Webseite erstellt und diese mit Segmenten hinterlegt.

CRM und Google Analytics - Katjasays.com
Alles in allem muss ich sagen, dass mir die Konferenz sehr gut gefallen hat und ich wirklich positiv überrascht bin, wie viel ich mitnehmen konnte. Es hat sich absolut gelohnt und ich kann den Analytics Summit allen empfehlen, die einen tieferen Einblick in ihre Analytics-Daten werfen wollen. Mal sehen, was sich nun alles im Alltag umsetzen lässt.

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