07.05.2021

Digitales Tracking im Umbruch – präzisere User-Journeys mit Google Analytics 4

Die neue Analytics-Version bietet eine Menge Möglichkeiten – gerade im Hinblick auf die geplanten Einschränkungen von Third-Party-Cookies. Seit vergangenem Herbst ist Google Analytics 4 live. Langfristig wird die neue Version das bisherige Universal Analytics ablösen. Unsere Praxiserfahrung zeigt: Ein neuer Standard von genaueren Nutzerpfaden und intelligenten Reports steigert den Wert von GA4 als wichtiges Tool für datengetriebenes Marketing.

GOOGLE ANALYTICS 4 VS UNIVERSAL ANALYTICS

Google Analytics 4 ist in vielerlei Hinsicht ein Upgrade zu Universal Analytics. Neu stehen in der Standardversion Funktionalitäten bereit, welche vorher nur mit der Bezahlversion GA 360 genutzt werden konnten. Dazu gehören:

  • Automatischer Rohdaten-Export ins BigQuery
  • Standardreports stehen immer ungesampelt zur Verfügung
  • Zugang zur Erstellung von Custom Reports im Analysis Hub

Praxiserfahrungen seit dem Launch zeigen zudem eine deutlich höhere Ladegeschwindigkeit von Reports in GA4 im Vergleich zu Universal Analytics.

PRÄZISE CUSTOMER-JOURNEYS

Mit Google Analytics 4 findet ein Paradigmenwechsel statt. Anstatt von Cross-Device- spricht GA4 nun von Cross-Platform-Journeys und vereint damit Web, App, aber auch Smart Devices wie Smartwatches. So können diverse Datenströme gemessen werden – nicht nur solche von Websites. Damit lassen sich Customer-Journeys präziser denn je abbilden und verstehen - und erfüllen mit diesem Wissen eines der elementaren Ziele von datengetriebenem Marketing. Marketingaktivitäten können auf die relevanten Zielgruppen angepasst und der Return on Investment (ROI) gesteigert werden.

Möglich werden diese Cross-Platform-Journeys in Google Analytics 4 durch das neue Event-driven Data Model in Kombination mit neuen Möglichkeiten der User-Identifikation sowie Machine-Learning-Algorithmen.

Neue Standardmetriken fokussieren neben den einfach berechneten, wie «Average Time on Page», nun auch auf «User Engagement». Die neue Kennzahl basiert auf verschiedenen User-Interaktionen, statt der blossen Zeitdifferenz zwischen Einstieg und Ausstieg eines Seitenbesuches. Zudem wurde das automatisierte Page- und Screen-View-Tracking um die Möglichkeit erweitert, gewisse Datenpunkte ohne zusätzliches Tagging tracken zu können - wie beispielsweise Scrolls, File Downloads oder Video-Engagement.

AUSGEKLÜGELTE USER-IDENTIFIKATION

Im Hinblick auf den künftigen Wegfall des Third-Party-Cookies und immer stärkere Browser-Restriktionen ist es essentiell, eine solide First-Party-Datengrundlage zu schaffen. GA4 begünstigt dieses Vorhaben und erlaubt, basierend auf dem First-Party-Pool mit Tools wie BigQuery und dem Ads Data Hub, Zielgruppen zu skalieren. Selbstverständlich sind alle Massnahmen auf eine 100% DSGVO-Konformität ausgelegt und nicht abhängig von persönlich identifizierbaren Informationen (PII).

Google Analytics 4 verwendet drei Stufen der User-Identifikation:

  1. User-ID
  2. Google Signals/Google-ID
  3. Geräte-ID/Client-ID

Die präziseste Form der User-Identifikation ist eine vom jeweiligen Unternehmen generierte User-ID. Im Sinne der konsequenten First-Party-Datenstrategie empfehlen wir, einen Login-Bereich für Nutzerinnen und Nutzer ihrer Website(s) und App(s) einzurichten, so dass beim Einloggen die erwähnte User-ID an GA4 übergeben werden kann. Durch die spätere Verknüpfung der User-ID mit der Geräte-ID und Google Signals zu einem gemeinsamen Profil kann die Nutzererkennung über einen längeren Zeitraum und auch im Falle der Löschung von Cookies durch den User oder die Userin aufrecht erhalten werden.

Abbildung Benutzer-ID

Benutzeridentifikation bei der Anmeldung mit einer firmeneigenen Benutzer-ID. Quelle: eigene Darstellung

MACHINE LEARNING UNTERSTÜTZTE REPORTS UND ANSICHTEN

Einer der Hauptvorteile von Google Analytics 4 ist das erweiterte Machine Learning. Basierend auf historischen Daten prognostiziert das Tool dabei beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von Conversions oder Kundenabwanderungen. Darauf aufbauend können Zielgruppen, z.B. für Google Ads oder Display & Video 360 (diese Option kommt im Verlauf des Jahres 2021 hinzu), gebildet werden. Auch weist Google Analytics 4 auf wichtige Trends in den Analysedaten hin, beispielsweise wenn sich die Präferenz der Userinnen und User für bestimmte Produkte ändert, und identifiziert Anomalien in Berichten.

Machine Learning ist ein zentrales Element von GA4. Routinierte Universal-Analytics-User werden sich zu Beginn erst zurechtfinden müssen. Die Reports und Ansichten sind allerdings deutlich flexibler und im Analysis Hub können massgeschneiderte Dashboards zusammengestellt werden. GA4 ist keine blosse Reporting-Schnittstelle, sondern gleicht einem «Do it yourself»-Analyse-Baukasten. 

GA4 ist zurzeit noch im Aufbau. Es ist davon auszugehen, dass bald spannende Optionen und Reports hinzukommen werden.

UMSTIEG VON UNIVERSAL ANALYTICS AUF GA4

Für einen geordneten Umstieg auf GA4 empfiehlt sich ein baldiges duales Setup mit Universal Analytics und Google Analytics 4. Dabei wird für GA4 eine neue Property mit dem Event-basierten Datenmodell und den entsprechenden Events erstellt, um anschliessend mit beiden Systemen parallel zu messen.

So wird vor dem vollständigen Wechsel eine ausreichend grosse Datenhistorie aufgebaut. Die Migration kann auch in mehrere Schritte aufgeteilt werden: In einer ersten Phase erstellen Sie einfach die GA4 Property mit einem All Pages Event und in einer zweiten Phase fügen Sie weitere Events, gegebenenfalls E-Commerce-Tracking und Individualisierungen, hinzu.

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