Attribution, Cross-Channel- und Multi-Device-Tracking – dies sind nur einige der Themen, die von einschlägigen Experten in Hamburg auf der Google-Analytics-Konferenz offeriert wurden. Welche weiteren aktuellen Themen präsentiert wurden und welches Feature exklusiv vorgestellt wurde, können Sie hier als Essenz von Timo Aden nachlesen.
Ende November fand in Hamburg der zweite Analytics Summit statt – mit über 420 Teilnehmern die größte Google-Analytics-Konferenz in den deutschsprachigen Ländern. Die Räumlichkeiten des altehrwürdigen Curiohauses boten zudem ein besonderes Ambiente für diesen Tag. Informationen für jedermann versprach das Programm voller Vorträge und Insights zu Google Analytics. Einige Trend-Themen kristallisierten sich schnell heraus und machten deutlich, dass Google Analytics in vielen Bereichen mittlerweile die Benchmark ist. Insbesondere Conversion-Attribution war eins dieser Themen, welches über den ganzen Tag präsent war.
Mittlerweile ist vielen Unternehmen und Online-Marketern klar geworden, dass eine reine Last-Click-Betrachtung der Conversions und eine entsprechende Attribuierung auf den letzten Touchpoint einer Customer Journey nicht mehr zeitgemäß ist. Tom Alby von Google hielt zu diesem Thema die erste Keynote und stellte die Vor-, aber auch die Nachteile der Attribution sowie verschiedener Attributionsmodelle dar. Auch wenn die Zuordnungsmodelle, wie sie in Google Analytics heißen, mittlerweile in der kostenlosen Version verfügbar sind, ist das Wissen darüber und insbesondere die Nutzungsintensität verhältnismäßig gering. Eine spontane Umfrage unter den Teilnehmern des Analytics Summits machte deutlich, dass nur ein recht geringer Anteil dieses Instrument tatsächlich operativ in der täglichen Arbeit einsetzt.
Dies liegt vermutlich an der Neuigkeit dieser Möglichkeit und dem Problem, das perfekte Attributions-Modell für sich zu finden. Neben dem Vergleich der unterschiedlichen Modelle wie Last Click, First Click, lineare oder zeitlich abnehmende Verteilung oder U-Modell, wurde darauf hingewiesen, dass die Individualisierung eines vorhandenen Modells sinnvoll ist. Jedes Business ist unique und somit gibt es auch kein für sämtliche Branchen passendes Modell. Anpassungen und eine regelmäßige Überprüfung der Sinnhaftigkeit sollten daher selbstverständlich sein. So können beispielsweise Traffic-Quellen, die direkt wieder abspringende Besuche (Bounces) liefern, hinsichtlich der Conversion-Zuordnung weniger hoch gewichtet werden als eine Quelle, die qualitativ höherwertige Besuche liefert, die sich intensiv mit den Inhalten der Website beschäftigen.
Dennoch basieren sämtliche Modelle nur auf Annahmen und stellen kein ultimatives Abbild der Realität dar. Dessen muss man sich immer bewusst sein. Tom Alby stellte zudem die datengestützte Attribution vor, welche nur in der Google-Analytics-Premium-Version verfügbar ist. Hier wird ein Algorithmus verwendet, der ein Attributions-Modell automatisiert vorschlägt. Dieser Algorithmus basiert auf der Shapley-Methode, welche eigentlich aus der Spieltheorie stammt. Hierfür wird jeder Customer Journey betrachtet und jeder Touchpoint, der eine Conversion beeinflusst, berücksichtigt, sodass am Ende jeder Kanal eine Conversion-Zuordnung erhält. Anders als die anderen verfügbaren Modelle, die einen Zeitraum von bis zu 90 Tagen betrachten können, basiert die datengestützte Attribution derzeit nur auf den letzten vier Kontaktpunkten.
„Attribution ist wie Teenager-Sex: Alle reden drüber, keiner macht es.“
Für alle, die noch keine etablierten Attributions-Modelle im Einsatz haben, und diejenigen, die sich bislang ausschließlich auf die Last-Click-Betrachtung konzentriert haben, empfiehlt Tom Alby einen Spielansatz. Dazu sollte man sich mit den unterschiedlichen Modellen vertraut machen und einige Zeit die Auswirkungen der Modelle auf sein Business in Google Analytics studieren. Nach einer gewissen Zeit (beispielsweise einem Quartal) einigt man sich auf ein Modell, welches zunächst als Basis für die Verteilung der Conversions dient. Hiernach erfolgt dann auch die Budget-Allokation. Dies ist die eigentliche Absicht der Conversion-Attribution: Durch mehr Transparenz in der Wirkung unterschiedlicher Traffic-Kanäle können Budgets auch zielgerichtet eingesetzt werden.
Wie weitere Datenquellen mit Google Analytics verbunden werden können, war neben der Attribution ein weiteres wiederkehrendes Thema des Summits. Einen innovativen Vortrag hierzu hielt Simon Ritter, CMO von Home24. Er stellte dar, wie benutzerdefinierte Dimensionen (Custom Dimensions) in der neuen Version von Google Analytics (Universal Analytics) verwendet werden können, um zusätzliche Daten zu integrieren. Hierbei ist auf den Scope zu achten. Der Scope unterscheidet, auf welchem Level die Daten erhoben bzw. dargestellt werden sollen. Unterschieden wird hier nach Hit-, Session- und User-Level. Hierdurch können beispielsweise unterschiedliche User gekennzeichnet werden, ähnlich wie es bereits aus den benutzerdefinierten Variablen auf Besucherebene möglich ist. Richtig interessant wird es jedoch dann, wenn man Daten beispielsweise aus dem eigenen CRM verknüpft. Anhand dieser Daten können verschiedene Besuchergruppen (Personas), Customer Lifetime Values (CLV) und auch offline stattfindende Informationen dargestellt werden. Bei diesen wiederum besteht dann die Möglichkeit, sie mit bereits vorhandenen Metriken und anderen Dimensionen zu verknüpfen. Durch die Verwendung der benutzerdefinierten Berichte können individuelle Reports erstellt werden, die sowohl über Google Analytics erhobene Daten als auch Daten aus internen Systemen darstellen. Die Möglichkeiten sind weitestgehend unbegrenzt. So werden diese Daten in Zukunft auch für das Remarketing zur Verfügung stehen. Sämtliche in Google Analytics (Universal Analytics) verfügbaren Daten werden mit internen Daten verknüpft und können dazu genutzt werden, User deutlich individueller als bisher anzusprechen. Ebenso werden diese Daten auch in die unterschiedlichen Attributions-Modelle einfließen können – ein Traum für jeden Marketer.
Welche weiteren Möglichkeiten der Datenverknüpfung es gibt, habe ich in einem Vortrag mit einer Live-Demonstration gezeigt. Auf der Website www.analytics-summit.de haben wir ein Wetter-Tracking integriert. Wann immer ein Besucher auf diese Website kommt, werden seine regionalen Wetterdaten mit dem Besuch verknüpft. Dies funktioniert mit Universal Analytics und der Nutzung eines Wetterdatenanbieters, dessen Daten über eine automatische Schnittstelle (API) zur Verfügung gestellt werden. Mithilfe des Universal Analytics Measurement Protocols und der benutzerdefinierten Dimensionen konnten wir diese Daten in Google Analytics integrieren. Somit können diverse wetterbezogene Fragestellungen beantwortet werden:
Die Darstellung der Conversions bzw. des Nutzerverhaltens auf Basis des Wetters kann für eine sehr feine Aussteuerung von Kampagnen oder die Promotion von Produkten auf der eigenen Website genutzt werden.
Als weiteres Beispiel habe ich die Integration von Offline-Daten demonstriert. Hierbei haben wir einen Mini-Computer (Raspberry Pi) in Verbindung mit einer Webcam gebracht. Wiederum wurde das Universal Analytics Measurement Protocol genutzt, um dieses Set-up mit Google Analytics zu verbinden. Wann immer eine Bewegung von der Webcam registriert wurde, konnte in Google Analytics ein Ereignis registriert und dargestellt werden. Diese Demonstration sollte zeigen, welche Möglichkeiten mit Universal Analytics bestehen. Konkrete Use-Cases wurden mit den Teilnehmern im weiteren Tagesverlauf diskutiert.
Daten-Demokratisierung durch sexy Reports
Während es in vielen Vorträgen des Analytics Summit um die Optimierung und Integration von Daten ging, war ein weiteres großes Thema die Nutzung der Daten außerhalb von Google Analytics. Michael Sandbote und Michael Sinner von Gruner + Jahr stellten ihr derzeitiges Projekt, den Aufbaus eines Date Warehouses, vor. Hierbei machen sie intensiv von der Google Analytics API Gebrauch, um Daten zu exportieren und in den eigenen Systemen zu integrieren. Mithilfe des Google Tag Managers werden unterschiedlichste Pixel ausgespielt. Die Daten aus verschiedensten Quellen werden dann in strukturierter Form, einer sogenannten Landingzone, gesammelt.
Innerhalb des Data Warehouses werden diese Daten durch verschiedene Prozesse in die Homogenisierungs-, die Vernetzungs- und die Optimierungsebene geschickt. Diese Prozesse führen dann in der Visualisierungsebene zu „sexy Reports“ (O-Ton).
„Das Ziel der Visualisierungsebene sind sexy Reports.“
Einen ähnlich tiefen Einblick in die Verarbeitung und Nutzung von Daten bot Jan Ippen von Ippen Digital – in diesem Fall mit starkem Bezug auf die Verlagswelt. Er präsentierte nicht nur beispielhafte Echtzeit-Dashboards für Redakteure zur permanenten Optimierung, sondern auch die kreative Nutzung benutzerdefinierter Variablen, um Benutzertypen, Seitenkategorien und weitere Variablen auf unterschiedlichen Scope-Ebenen zu tracken. Darüber hinaus zeigte Jan Ippen noch die Nutzung weiterer Datenquellen – so kam Tableau für die Integration vieler unterschiedlicher Datenquellen ebenso zur Sprache wie die Verwendung eigener Datencluster mithilfe von Hadoop.
In eine vergleichbare Richtung ging der Vortrag von Lennart Paulsen. Hier ging es unter anderem um die Unterscheidung von Webanalyse (der bessere Name hierfür wäre digitale Analyse) und Business Intelligence (BI). Die Webanalyse steht hier an einer Kreuzung – zum einen dringt sie, und so auch Google Analytics, immer mehr in Richtung BI vor, während die großen BI-Tools gleichzeitig versuchen, nutzerfreundlicher zu werden und beide sich damit ein wenig annähern. Es bleibt spannend, in welche Richtung uns die Reise bringt. Dazu passend führte er das Problem der Daten-Demokratisierung in Unternehmen vor. Während Tools und Daten immer komplexer werden, ist es gleichzeitig unabdingbar, dass möglichst viele Mitarbeiter eines Unternehmens Zugang zu diesen Daten haben. Hierbei gibt es die Push- und die Pull-Richtung der Datendistribution. Zum einen gibt es Nutzer, die sich in ein Tool einloggen, um dort die idealerweise für sie aufbereiteten Daten visualisiert zu bekommen (Pull), während zum anderen bestimmte Gruppen innerhalb eines Unternehmens die Daten automatisiert zur Verfügung gestellt bekommen sollten (Push). Beide Bereiche und beide Ansprüche sollten abgedeckt werden, und dies idealerweise automatisiert, ohne großen manuellen Aufwand der Reporterstellung.
Insights, Tipps, Tricks und Ankündigung
Weitere Insights zu Google Analytics und zur Nutzung von Daten lieferten Dirk Schridde von Kalaydo in seinem praxisorientierten Vortrag zur Nutzung von Filtern und regulären Ausdrücken sowie Jorge Reyes von MyPhotobook in seinem Vortrag über die Best-Practice-Nutzung der Vorteile der Verknüpfung von Google AdWords mit Google Analytics. Remi van Beekum von Storm MC sprach über die Möglichkeiten des mobilen Trackings, Tobias Aubele von der FH Würzburg über die Nutzung diverser Plug-ins zum Export von Google-Analytics-Daten in Excel. Der ehemalige Telekom-Manager Michael Buschmann von takevalue stellte die strategische Nutzung und Bedeutung der Webanalyse im Management dar.
Zwei weitere Highlights waren die Vorträge von Katharina Kiéck von Sturm und Drang und Nikhil Roy, Produkt-Manager bei Google Analytics aus der Zentrale in Mountain View. Während der Vortrag von Katharina Kiéck eher als Off-Topic-Vortrag zum Thema Trendforschung angekündigt war, konnte sie durch datenbezogene Zukunftsthemen und innovative Gedanken punkten. Nikhil Roy rundete den Tag ab. Nicht nur ein Highlight, weil er die Top-Themen des Tages aus der Sicht Googles zusammenfasste, sondern auch, weil es offizielle Feature-Ankündigung gab. Ab sofort werden in allen Google-Analytics-Konten die ABC-Reports zur Verfügung stehen. Diese Berichte sind in dem Berichte-Block Akquisition angesiedelt und stellen die unterschiedlichen Traffic-Quellen in direkten Bezug zur Traffic-Generierung (Akquisition), dem Verhalten auf der Website (Behaviour) und den Zielerreichungen (Conversion). Übersichtlicher können diese wichtigen Daten kaum auf einen Blick dargestellt werden – ein perfekter Start in die Analyse, da hier gravierende Unterschiede in Bezug auf unterschiedliche Channel-Gruppierungen dargestellt werden, auf deren Basis weitere tief gehende Analysen durchgeführt werden können.
Ein Tag voller Input, Inspiration und neuem Wissen endete in einem Get-together mit Livemusik und sterneverdächtigem Essen. Auch wenn es erst der zweite Analytics Summit war, hat sich diese Veranstaltung als feste Größe in der Konferenz-Landschaft etabliert. Twitter-Nachrichten, Feedbacks und Recaps spiegelten die positive Stimmung der Teilnehmer wider, sodass Sie sich schon jetzt auf den Analytics Summit 2014 freuen können.