Analytics

Google Analytics 4: Vorteile anhand des Praxisbeispiels von newhome.ch

Im März haben wir darüber geschrieben, dass die neue Version von Analytics, Google Analytics 4 (GA4), released wurde und welche Neuerungen man erwarten darf. Doch auch wenn sich die Version 4 offiziell nicht mehr in der Beta-Phase befindet, ist das Feature-Set auf keinen Fall schon komplett. Google veröffentlicht nach eigenen Angaben mit einer Regelmässigkeit von bis zu zwei Mal monatlich neue Versionen. Diese beinhalten meist Fehlerbehebungen und kleinere Anpassungen basierend auf dem Feedback der Nutzer. Was uns aber vor allem interessiert: Welche Vorteile haben wir in der Praxis beim Einsatz von Google Analytics 4?

Wir haben bereits bei einigen Kunden Google Analytics 4 parallel zu Google Analytics 3 aufgesetzt und wollen die Vorteile anhand eines Praxisbeispiels präsentieren.

Ziel war es herauszufinden, welchen Nutzen die Kunden wirklich aus den bereits releasten Features von GA4 ziehen können. Dabei haben wir die zwei in unseren Augen wichtigsten Features herausgesucht.

Erweiterte Dimensionen in Events

In GA3 war es gängige Praxis, dass man zwischen interaktiven und nicht interaktiven Events unterscheidet und jeweils für die beiden Fälle einen Tag im Google Tag Manager erstellt. Dort wurden die wichtigsten Parameter wie Kategorie, Action und Label mitgegeben. Theoretisch war es auch möglich, weitere Daten mitzuschicken. Dabei handelte es sich meistens um allgemeine Informationen, welche bei allen Events zur Verfügung standen und Sinn machten, gemessen zu werden.

In GA4 wurde das altbekannte «Category, Action, Label»-Schema verabschiedet und die neue Art, Events zu tracken, ist es, für jedes Event einen eigenen Tag zu erstellen. Dies ermöglicht nun auch, spezifisch auf das Event bezogen sinnvolle Parameter mitzusenden.

Liste mit einzelnen Tags pro Event in GA4 (Beispiel von Hoy)

Dies ermöglichte im Beispiel unseres Kunden newhome, spannende Informationen mitzugeben, wenn das Event zum Beispiel im Bereich der Immobilienobjekte getriggert wird.

Beim Event “Objektdetails weitergelesen” wird gemessen, ob ein User ein Immobilieninserat interessant findet und den Link “mehr Anzeigen” anklickt. Wo wir früher nur den Event an sich und generelle Informationen wie die URL, die Sprache und das Environment mitgemessen haben, messen wir im GA4 heute alle relevanten Informationen des Objekts, wie zum Beispiel den Brutto und Nettopreis wie auch die Anzahl der Räume. Wichtig ist, dass diese Daten nicht einfach auf der Webseite ausgegeben werden, sondern im Datalayer – dem Objekt welches definiert, was wir alles tracken können – zu Verfügung stehen. Und das ist auch der springende Punkt: Je grösser die Webseite und je ausführlicher die Informationen im DataLayer bereits sind, desto mehr kann man von diesem neuen Aufbau profitieren. Im Falle unseres Beispielevents standen uns bereits viele Informationen zu Verfügung, welche wir jetzt entsprechend auch mitschicken und auswerten können.

Zusätzlich zum Standard (category,action,label): Eventspezifische Dimensionen

Resultat

Die neu mitgeschickten Dimensions stehen uns alle in der Übersicht zur Verfügung, sobald diese auch in Google Analytics 4 als Dimensionen konfiguriert wurden.

Custom Dimension im neuen
Reporting Hub

Dies erlaubt es, in der Dashboard-Übersicht einen Zeitausschnitt auszuwählen und sofort alle diese Informationen neben- und untereinander dargestellt zu bekommen. Da die Übersichten weiterhin in Segmente aufgeteilt werden können, ist es mit nur wenigen Klicks möglich, zum Beispiel die Schweiz in drei Regionen aufzuteilen und dann alle verfügbaren Dimensionen segmentübergreifend zu vergleichen.

Wenn man mehr ins Detail gehen möchte, um spezifische Punkte herauszufinden, macht man dies im Analysis Hub. Vergleichbar mit den Custom-Reports aus GA3 kann hier alles Mögliche zusammengestellt und auf unterschiedlichen Grafiken dargestellt werden. Zum Beispiel war es uns dank den getrackten Dimensionen und dem Analysys Hub möglich, herauszufinden, welche inserierende Instanz (Private, Businesskunden oder sonstige Member) welche Art von Objekten (Wohnungen, Wohnland, Wohnung etc.) am häufigsten inseriert. Diese Information kann dann kombiniert mit den Key-Conversions aufzeigen, welche Bereiche gut funktionieren, in welchen man zum Beispiel noch mehr investieren muss und in welche Richtung. Zum Beispiel könnte man herausfinden, dass zwar öfter eine Kontaktanfrage auf Inserate von Privatpersonen stattfindet, welche Wohnungen mit ein bis zwei Zimmern ausschreiben, dass die Inserate der Businesskunden aber eine bessere Conversion-Rate aufweisen. Und dass dort vor allem Wohnungen mit drei bis vier Zimmern am besten funktionieren. Hat man dies herausgefunden, kann man diese Schnittmenge direkt als Audience abspeichern und später in Tools der Google-Marketing-Plattform fürs Targeting verwenden.

Dieser Case zeigt auf, dass mit Daten, die sowieso zur Verfügung stehen, mit nur relativ wenigen Anpassungen bereits ein Mehrwert in der Analyse und im Generieren von Audiences entstehen kann. Natürlich kann Google Analytics noch mehr, wenn alle Features veröffentlicht wurden und das volle Potenzial der Google-Marketing-Plattform ausgeschöpft werden kann. Aber auch die auf AI basierende Modellierung sollte in Zukunft mehr zum Tragen kommen. Das setzt aber voraus, dass man bereits sinnvolle und aussagekräftige Daten in seiner Google Analytics 4 Property sammelt.

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