Google Analytics Dashboards – Drei Problemstellungen (mit Lösung!)

Ich beschäftige mich jetzt seit über einem Jahr näher mit Googles digitalem Analyse-Tool „Google Analytics“. Zurzeit betrifft der Einsatz des Tools „lediglich“ die Analyse von Webseiten – unsere Kaffeemaschine wird also noch nicht getrackt.

Prinzipiell sieht die Analyse so aus, dass die wichtigsten Messwerte und Ziele entweder in schriftlicher Form oder in selbst erstellten Reports oder Reports anderer Tools, welche auf Google Analytics zugreifen, festgehalten und mit den Berichten der Vorperiode verglichen werden. Dazu reichen die vorgefertigten Berichte, welche in die Kategorien „Conversions“, „Verhalten“, „Akquisition“ oder „Zielgruppe“ unterteilt sind, in der Regel aus.

Richtig interessant wird Google Analytics erst, wenn vor der Analyse eine konkrete Fragestellung bzw. ein konkretes Problem besteht. Die Antwort bzw. die Lösung wird oftmals durch personalisierte (benutzerdefinierte) Berichte oder benutzerdefinierte Dashboards geboten. Sind die richtigen Messwerte, Dimensionen, Segmente und die Form der Darstellung erst einmal erarbeitet, erschließt sich der Sachverhalt nicht nur einem selbst viel klarer, er kann via PDF- oder E-Mail-Export sowie als Verknüpfung oder mittels geteiltem Dashboard auch dem Kunden ganz einfach präsentiert werden.

Dieser Blogbeitrag soll deshalb 3 Kundenanfragen anführen, welche ich mit Hilfe eben dieser Mittel beantworten konnte.

1.) Dashboard zur Visualisierung der Interessen, des Alters und des Geschlechts von Nutzern mit Kauf-Abschlüssen

Das Problem: Die Suchanfragen und damit die Besucher der Webseite gingen in letzter Zeit zurück.

Die Frage: Wie sieht meine Zielgruppe (insbesondere die Nutzer mit Zielabschlüssen) hinsichtlich demographischer Merkmale und Interessenskategorien aus, auf wen soll ich meine Werbebanner im Google Displaynetzwerk ausrichten?

Hierfür eignet sich am besten ein benutzerdefiniertes Dashboard mit einer Reihe von Balkendiagrammen. Als Dimension, nach welcher gruppiert wird, ist stets die Affinitätskategorie (Reichweite) ausgewählt. Als Messwert werden Nutzer mit Conversions (Käufe) herangezogen. Mittels zweiter Dimension (Pivot-Tabelle) können nun Nutzer hinsichtlich ihres Umsatzes, der Gerätekategorie und ihrem Alter und Geschlecht unterteilt werden.

Dem Dashboard kann unter Verwendung des Segments „Nutzer mit Conversions“ entnommen werden, dass die meisten Nutzer mit Zielabschlüssen und größtem Umsatz der Affinitätskategorie „Technophiles“ und „Movie Lovers“ zugeordnet werden können, sich vorrangig über Desktop-Computer verbinden, männlich und zwischen 25 und 34 Jahren alt sind. Selbiges Dashboard kann alternativ auch mit der Interessensgruppe „Kaufbereite Zielgruppe“ erstellt werden.

2.) Personalisierte Berichte über kaufintensive bzw. umsatzstarke Tageszeiten und Wochentage

Das Problem: Der Einsatz der Werbemittel findet gleichmäßig über den Tag verteilt statt, wodurch Zeiten mit besonders starker Nachfrage nicht genutzt wird.

Die Frage: Zu welcher Uhrzeit/an welchen Wochentagen werden von unseren Kunden in der Regel Käufe getätigt bzw. die meisten Umsätze generiert und unterscheiden sich in dieser Hinsicht die Nutzer, die über die bezahlte Suche kommen, von jenen, die organisch zum Shop gelangen?

Mittels eines personalisierten Berichtes werden die gewünschten Metriken hinzugefügt und angeordnet (z.B.: „Ziel 1: Sale“, „einzelne Käufe“, Umsatz, usw.). Als Dimension wählt man die Stunden für den „Hourly Report“, bzw. „Name des Wochentages“ für den „Days of the Week Report“. Gemessen wird mit den Segmenten „Converts“, „Nutzer mit Conversions: google / organisch“ und „Nutzer mit Conversions: google /cpc“ (Nutzer von der der Quelle „Google AdWords“). Mit der Funktion „Verknüpfung“ kann der Bericht inklusive den ausgewählten Segmenten jederzeit wieder aufgerufen werden.

Die Grafik und die Tabelle zeigen, dass die Verkäufe – über den Tag verteilt – stetig ansteigen, mit dem Höhepunkt im Zeitraum zwischen 19:00 und 21:00 Uhr. Zu dieser Zeit steigen gleichzeitig auch die Käufe über bezahlte Anzeigen. Deshalb sollte man sich überlegen, die maximale Summe, die man bereit ist, für einen Klick auf diese Anzeigen zu bezahlen (CPC bzw. Costs per Click), in diesen Zeiträumen zu erhöhen (steuerbar mittels AdWords Werbezeitplaner), um noch mehr potenzielle Kunden zu erreichen. Die höchsten Umsätze werden dagegen häufig zur Mittagszeit erzielt.

Die Tage von Sonntag bis Dienstag sind jene Tage mit den höchsten einzelnen Käufen und den höchsten Umsätzen. Die Nutzer mit Conversions, welche über die Google Suche kommen (organisch und bezahlt), generieren jedoch auch am Samstag sehr viel Umsatz. Ein Umstand, der bei Betrachtung der Käufe unabhängig von der Quelle untergegangen wäre. Auch hier kann beispielsweise mit dem Werbezeitplaner das Gebot am Samstag erhöht werden.

3.) Dashboard zur Visualisierung der häufigsten Absprungseiten sowie AdWords-Kampagnen mit hohen Zugriffen und ausbleibenden Ziel-Abschlüssen

Das Problem: Der CPA (Cost-per-Acquisition) mancher AdWords-Kampagnen ist zu hoch, obwohl die durchschnittlichen CPCs (Cost-per-Click) niedrig und die Qualitätsfaktoren der Keywords hoch sind.

Die Frage: Welche meiner AdWords-Kampagnen erzeugen viel Traffic, führen aber zu keinem Zielabschluss? Was sind die Ausstiegsseiten dieser Non-Converts?

Zur Beantwortung dieser Fragen wird ein Dashboard erstellt. Die linke Seite dient der Darstellung der Absprungseiten mit Hilfe von Tabellen. Zusätzlich können die Tabellen auch noch als Balkendiagramme dargestellt werden. Die rechte Seite fokussiert sich auf die AdWords-Kampagnen. Neben einer generellen Übersicht aller Kampagnen können mittels der Filter nur einzelne Kampagnen ins Zentrum der Betrachtung gerückt werden. Mit den bereits vorgegebenen Segmenten „Converts“ und „Non-Converts“ lassen sich die Unterschiede zwischen den Sitzungen mit und ohne Conversions verglichen werden.

Die Seite „/spirituosen /tatratea“ ist meist die letzte Seite vor dem Ausstieg. Auch die Absprungrate ist hier überdurchschnittlich hoch. Über die aufgegebenen Trichter lässt sich sagen, dass von den Seiten „/checkout/cart/“ und „/checkout/onpage“ am häufigsten ausgestiegen wird. Oftmals wird nach Verlassen einer der Trichter-Seiten noch auf die Produktsuche gewechselt („/catalogsearch/result“).

Zwei AdWords-Kampagnen stechen mit besonders vielen Sitzungen ohne Conversions hervor. Insbesondere die Kampagne mit den meisten Zugriffen verzeichnet eine hohe Absprungrate. Bei dieser Kampagne („(AT) PLA Produkte“) scheinen die meisten Nutzer direkt von Zielseite wieder ausgestiegen zu sein (ersichtlich an den Seiten pro Sitzung). Meistens wird nach dem Aufruf von über sieben Unterseiten noch eine Produktsuche durchgeführt bevor die Website verlassen wird. Trotz der vielen Zugriffe ohne Conversion sowie der generell hohen Absprungrate bei Besuchen ausgehend von dieser Kampagne, können ihr auch die meisten der erzielten Conversions zugeordnet werden.

Dies sind nur drei Beispiele dieser Vorgehensweise zur Beantwortung von Kundenanfragen oder auch von Fragen, die im Arbeitsalltag nun mal auftauchen. Im Grunde könnte jedes Dashboard alternativ auch einen oder mehrere personalisierte Berichte und für jeden personalisierten Bericht auch ein Dashboard angelegt werden. Die Zusammensetzung eines Dashboards bzw. die Darstellung eines Berichtes ist stets dynamisch und nur selten gültig für mehrere Konten.

In einem weiteren Blog-Artikel sollen noch weitere drei Dashboards bzw. personalisierte Berichte präsentiert werden. Gerne könnt ihr in den Kommentaren eigene Ideen oder Fragen hinterlassen, die beim nächsten Blog eventuell präsentiert werden.

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