Warum Google Analytics für E-Commerce nicht funktioniert Dieses Dokument ist eine Übersetzung. Der Original-Artikel wurde in englischer Sprache verfasst. Warum Google Analytics für E-Commerce nicht funktioniert Kunden - sie sind das Herz des E-Commerce. Weil Erfolg gerade im Online-Verkauf auf komplexen Entscheidungen der User basiert, ist es für Unternehmen wichtig, das Kaufverhalten der Kunden und alle damit verbundenen Faktoren umfassend zu verstehen, um das Optimum aus den eigenen Marketingkampagnen herausholen zu können. Um genau dies zu erreichen, haben sich viele Unternehmen entschieden, das frei verfügbare Google Analytics zu verwenden. Um genau zu sein: Mehr als 28 Millionen Websites verwenden derzeit Google Analytics.1 Für Marketingfachleute ist es sogar noch attraktiver geworden, da Google Analytics in den vergangenen zwei Jahren speziell für E-Commerce weiterentwickelt wurde.2 Doch hier ist Vorsicht geboten, da es E-Commerce-Unternehmen am grundlegenden Verständnis dafür fehlt, wie Google Analytics mit den eigenen Daten arbeitet und auf welchen Grundlagen wichtige Geschäftsentscheidungen getroffen werden. 2 1. Google Analytics-Tracking-Technologie ist fehleranfällig und ungenau Tracking mit Google Analytics verursacht einen erheblichen manuellen Aufwand und mündet häufig in Datenverlust.3 Loss of data 30% Um sicher zu stellen, dass Google Analytics tatsächlich alle digitalen Aktivitäten ihres Unternehmens trackt, müssen Marketingverantwortliche einen nicht unerheblich manuellen Aufwand betreiben, um zu überprüfen, ob JavaScript-Tags auf jeder einzelnen Seite korrekt implementiert wurden. Fehler in der Implementierung führen zu Trackingausfall oder verfälschen sämtliche Statistiken. Hinzu kommt, dass das Google Analytics-Tracking-System auf Cookies basiert, während 30% aller User weltweit regelmäßig ihre Cookies löschen und dieser Trend weiter ansteigt. Durch das Löschen von Cookies entstehen große Datenlücken bei der Aufzeichnung von Entscheidungswegen der Kunden. Ein E-Commerce-Unternehmen mit 6 Millionen Besuchern pro Woche würde so die Verbindung zu 1,8 Millionen Dateneinträgen und den damit verknüpften Informationen zu weiteren Kundenaktivitäten verlieren. Etwaige Leads und Sales erscheinen zudem kaum noch nachvollziehbar in den Statistiken. Dies bedeutet auch, dass Marketingverantwortliche analog dazu die Möglichkeit verlieren, diese Daten ihrem Media-Mix zuzuordnen. 3 1. Google Analytics-Tracking-Technologie ist fehleranfällig und ungenau Google Analytics oder einzelne Funktionalitäten werden zunehmend geblockt. Durch die Nutzung von Google Analytics entgehen Marketingverantwortliche potentiell große Mengen an geschäftsrelevanten Daten, weil bestimmte Funktionalitäten bzw. das komplette Google Analytics zunehmend geblockt werden. Wenn Marketingfachleute Google Advertising Funktionalitäten nutzen und zum Beispiel Adwords Remarketing über Google Analytics aktivieren, werden hierfür 3rd-PartyCookies aus dem Google DoubleClick-Netzwerk verwendet.4 Dies stellt insofern ein Problem für die Marketingleute dar, da die Anzahl der User, die sämtliche 3rd-Party-Cookies in ihren Browsereinstellungen blockieren, ständig ansteigt. Außerdem blockiert Safari 3rd-Party-Cookies standardmäßig.8 Angesichts der Tatsache, dass dieser Browser als Standard auf allen Apple-Geräten installiert ist, ist diese Funktionalität für einen Großteil der Apple-User deutlich in Frage gestellt. Auch der Einsatz von Adblocker-Technologien, die zwischenzeitlich von mehr als 144 Millionen Nutzern weltweit jeden Monat verwendet werden5 und Remarketing generell unterbinden, sind ein Problem für Google Analytics.7 In Deutschland wie auch in vielen weiteren westlichen Ländern werden mittlerweile 20 Prozent der Werbeeinspielungen blockiert.6 Seit sich die 4 1. Google Analytics-Tracking-Technologie ist fehleranfällig und ungenau Anzahl der Nutzer von Adblockern alleine im Jahr 2013 im Verhältnis zum Vorjahr mehr als verdoppelt hat laufen Unternehmen Gefahr, große Mengen an wertvollen Daten zu verlieren.9 Hinzu kommt, dass – auch wenn Marketingfachleute keine Advertising-Funktionalität nutzen – Adblock-Anbieter ihren Usern die Möglichkeit anbieten, ergänzend zusätzliche Filterlisten zu abonnieren, die Google Analytics standardmäßig blockieren.10 Das Gleiche trifft auch bei der Nutzung des Google-Tag-Managers zu. Dieses Tool hat in den vergangenen Jahren enorm an Bedeutung gewonnen, obwohl auch dessen Funktionalitäten durch beliebte Filtereinstellungen aktueller Adblocker unterbunden werden. Dies ist insbesondere dann für Marketingfachleute problematisch, wenn der Tag Manager nicht nur für die Implementierung von Google Analytics, sondern auch für wichtige E-Commerce-Funktionen wie Trackingweichen, Event-Tracking etc. genutzt wird. 5 2. Google verfolgt seine eigenen Interessen Google automatisiert nur mit eigenen Advertising-Tools. Im Bereich der bezahlten Display-Werbung funktioniert Google Analytics am besten mit eigenen Tools, wie Google AdWords und Google Display Network.11 Wenn Marketingverantwortliche die Google-Suite nutzen, werden Berichtsfunktionen generell mit einem Klick automatisiert. Mit jedem anderen Werbenetzwerk (und selbst mit DoubleClick für Publisher von Google) gehen wichtige Informationen mangels Automatisierung bei der Generierung von Berichten verloren gehen.12 Um diese Hürde zu nehmen, müssen Marketingfachleute auf die UTM-Parameter zurückgreifen, die für jedes Werbemittel konfiguriert und einfügt werden müssen. Für etablierte E-Commerce-Unternehmen mit tausenden von Werbemitteln bedeutet dies in der Regel einen hohen Ressourcenaufwand bei gleichzeitig hoher Fehleranfälligkeit. 6 2. Google verfolgt seine eigenen Interessen Google bevorzugt seine eigene Suchmaschine. Mit Ausnahme des Multi-Channel-Trichters bevorzugen alle Standardberichte von Google Analytics die Google-Suchmaschine – einschließlich der dort platzierten GoogleWerbung. Um dies zu verdeutlichen: Nehmen wir an, ein Kunde sucht ein Produkt, nutzt dabei die Suchmaschine von Google und klickt auf eine bezahlte Anzeige für eine E-Commerce-Website im oberen Bereich der angezeigten Suchergebnisse. Er besucht den Shop, verlässt die Seite aber umgehend. 20 Minuten später besucht er den Shop noch einmal, indem er die URL der Website direkt eingibt. Während unabhängige Analyse-Tools diese Eingabe als „direct-type-in“ registrieren und entsprechend im Report ausführen, weist Google diesen Zugriff dem vorangegangenen Kanal zu – in diesem Fall dem Paid-Ad - ohne einen Direktzugriff als neue Aktion in die Statistik aufzunehmen.13 Hinzu kommt: Ein Kunde, der auf eine bezahlte Anzeige und zu einem späteren Zeitpunkt wieder auf die gleiche bezahlte Anzeige klickt, um zu den Shop zu gelangen, wird in Google Analytics mit jeweils zwei unabhängig voneinander generierten Klicks gewertet, die beide über eine bezahlte Anzeige kommen. Wenn der Kunde allerdings die E-Commerce-Webseite durch das zweimalige Klicken auf eine Anzeige eines Werbepartners außerhalb des Google-Networks erreicht, wird es von Google Analytics nur als ein Klick registriert und im Report aufgenommen. 7 3. Google Analytics zeigt Ihre Daten ungenau Benutzerdefiniertes Reporting basiert auf Stichproben. Während die Webanalytics-Statistiken von Google Analytics einfach zu lesen und einzuordnen sind, verhält es sich mit Blick auf E-Commerce-Aktivitäten völlig anders. Um stetig optimieren zu können, sind Marketingfachleute oft auf erweiterte und benutzerdefinierte Analysen ihrer Daten angewiesen. Dies erweist sich in Google Analytics allerdings als problematisch: Wenn Marketingfachleute benutzerdefinierte Berichte abrufen und beispielsweise einen Zeitraum auswählen, der mehr als 500.000 Besuche ihrer Website beinhaltet, wird aus Kapazitätsgründen die zugrundeliegende Datenmenge nur auf Stichproben basierend hochgerechnet.14 Mit anderen Worten: Wegen der Datenlast arbeitet Google lediglich mit einer Auswahl aller Daten. Je nachdem wie groß die absolute Zahl der Besucher ist, werden die angezeigten Berichte aus nicht mehr als 5% der Gesamtdaten generiert. Konkret bedeutet das: Bei der Analyse von E-Commerce-Metriken in Google Analytics wie Transaktionen, Umsatz- und E-Commerce-Konversionsraten kann die Genauigkeit um bis zu 16% abweichen.15 Genaue Allokationen der Marketingausgaben werden dadurch nahezu unmöglich und Marketingfachleute sind nicht in der Lage, einen aussagekräftigen Überblick über ihr E-Commerce zu erhalten. Reporting ohne Daten-Selektion ist nur bei der Nutzung der Premiumversion von Google Analytics vorgesehen – für $150.000 jährlich.16 8 4. Fehlende Konsistenz innerhalb von Google Analytics-Berichten Metriken werden über die Berichte hinweg unterschiedlich definiert. Bei der Nutzung von Google Analytics neigen Nutzer dazu, Informationen, wie zum Beispiel welche Marketingkanäle Conversions beeinflusst haben, mit denen aus Metriken der Webanalytics-Statistiken zu ergänzen.17 Allerdings basieren der Standard-Bericht und der Multi-Channel-Trichter nicht auf den gleichen Kalkulationsmethoden. So wird zum Beispiel unter „Direct Traffic“ allgemein jener Traffic subsumiert, der das direkte Eintippen der Website-URL durch einen User beinhaltet. Allerdings basieren nur die Daten der Multi-Channel-Trichter-Berichte auf dieser Definition, während in den Standard-Berichten alle Referrals von einem unbekannten oder nicht getaggten Kanal als „Direct Traffic“ verstanden werden.18 Das bedeutet letztlich, dass die Daten je nach Report unterschiedlich bewertet werden müssen und etwaige direkte Vergleiche im schlimmsten Fall zu falschen Businessentscheidungen führen können. 9 4. Fehlende Konsistenz innerhalb von Google Analytics-Berichten Zeitliche Verzögerung Mit Ausnahme des Echtzeit-Bereichs von Google Analytics für aktuelle WebsiteBesucher19 haben alle Standard-Berichte eine zeitliche Verzögerung von etwa 8 Stunden, und sämtliche Multi-Channel-Trichter-Berichte können eine Verzögerung von bis zu 48 Stunden aufweisen.20 Obwohl Fachleute häufig kurzfristige Optimierungen, wie zum Beispiel das Testen von Shop-Einstellungen, zu überwachen haben, unterstützt Google Analytics keine zeitkritischen Aufgaben. 10 5. Google unterstützt nicht die flexible Attributionsgestaltung, die Marketingfachleute brauchen Die Attributionsmodelle von Google Analytics spiegeln nicht die Kundenrealität wider. Die Zeiten als „Last-Click“-Modelle für das Geschäft sinnvoll waren, sind vorbei. Stattdessen haben sich Marketingfachleute Attributionsmodellen zugewandt, um bestimmten Kanälen Prozentsätze von Vergütungen entsprechend ihrer Bedeutung für das Geschäft zuzuweisen. Durch die Verwendung von Google Analytics sind Marketingfachleute auf die üblichen starren Attributionsmodelle im Markt festgelegt.21 Diese Modelle sind weder komplex genug um die sogenannte „Customer Journey“ zu unterstützen noch reflektieren sie die Bemühungen des Marketings die Markenbekanntheit vor dem Sales zu erhöhen. Das einzige verfügbare flexible und anpassbare Modell in Google Analytics ist das „Position-Based Model“, dass dem Marketer erlaubt, die Prozentsätze der Vergütung für den ersten und letzten Berührungspunkt festzulegen. Des Weiteren sind die bei Google Analytics verfügbaren Attributionsmodelle nur für das Reporting gedacht. Jede Art von tatsächlichen Auszahlungen von Werbepartnern müssen auf einer 3rd-Party-Plattform durchgeführt werden. 11 5. Google unterstützt nicht die flexible Attributionsgestaltung, die Marketingfachleute brauchen Dies bedeutet allerdings nicht nur den Einsatz zusätzlicher Ressourcen, sondern auch, dass Marketer nicht in der Lage sind, die wirkliche Leistung ihres Marketingeinsatzes zu messen. Mit anderen Worten: Unternehmen bekommen kein klares Bild über die Verhältnismäßigkeit ihrer Marketingausgaben zu ihren generierten Umsätzen. 12 6. Ihre Daten gehören Google Ihre Geschäftsdaten können von Google und anderen Behörden außerhalb Europas genutzt und ausgewertet werden. Für viele Unternehmen ist das Eigentum der Daten jedoch ein wichtiges Anliegen. Obwohl die Daten von Google überall auf der Welt in den Rechenzentren gespeichert werden22, nutzt Google mit Hauptsitz in den Vereinigten Staaten diese offiziell zur Auswertung und Optimierung eigener Geschäftsmodelle23. Weil die Daten nicht dem Besitzer des Google Accounts gehören24, kann zudem nicht garantiert werden, ob und inwieweit europäische Datenschutzrichtlinien eingehalten werden beziehungsweise der etwaige Zugriff von z.B. Behörden und anderen Institutionen außerhalb Europas rechtmäßig erfolgt. 13 Unter dem Strich Google Analytics genügt den Ansprüchen für Website-Analysen – für das erfolgreiche Tracken von E-Commerce-Anwendungen bietet es allerdings keine ausreichenden Funktionalitäten. Sind bei der Website-Analyse Unzulänglichkeiten und Diskrepanzen in der Regel zu verkraften, können Trackingausfälle und Ungenauigkeiten in den Daten zu fatalen Entscheidungen im Bereich E-Commerce führen. Im schlimmsten Fall wären falsche Business-Strategien mit erheblichem Umsatzverlust die Folge. Hinzu kommt, dass Google Analytics nur ein Tool mit Berichtsfunktionen ist. Jede Form von aktivem Management von Online Marketing und E-Commerce-Anforderungen wird nicht unterstützt, obwohl Online-Unternehmen mehr und mehr mit der Notwendigkeit konfrontiert werden, dass sie schnell und verlässlich Schlussfolgerungen aus ihrer Datenanalyse ziehen müssen. Die richtige Technologie für E-Commerce muss in der Lage sein, alle geschäftlichen Aktivitäten pro-aktiv zu managen und zu optimieren. Nur das garantiert Marketingfachleuten hocheffizient in ihrer Branche zu agieren, Kosten zu sparen und mehr Geschäftsmöglichkeiten zu gewinnen. 14 Unter dem Strich Google Analytics (Basis) Anwendung Web Analytics Ingenious Enterprise Business Analytics Tracking von Klicks Tracking – nicht nur auf Cookiebasis Automatische Erkennung von nicht getaggten Anzeigen oder Traffic außerhalb der Google Umgebung Keine Datenlimits in den Berichten Echtzeit-Daten Automatische Deduplizierung Flexible Attributionsmodelle Konsistenz über alle Berichte hinweg Datenschutz Dateneigentum 15 References BuiltWith. Websites using Google Analytics. Abgerufen am 31. März 2015 von http://trends.builtwith.com/websitelist/Google-Analytics 1 Google Analytics (2014, May 28). Google Analytics Summit 2014: What’s Next And On The Horizon For Analytics. Abgerufen am 1. April 2015 von http://analytics.blogspot.de/2014/05/google-analytics-summit-2014-whats-next.html 2 Google Analytics. Tracking Site Activity. Abgerufen am 2. April 2015 von https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/asyncTracking 3 Google Analytics. Universal Analytics Web Tracking (analytics.js). Abgerufen am 28. April 2015 von https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookie-usage 4 Pagefair and Adobe (2014). Adblocking goes mainstream. Abgerufen am 11. März 2015 von http://downloads.pagefair.com/reports/adblocking_goes_mainstream_2014_report.pdf 5 Martin Hamann. Ad-Blocking, measured. Abgerufen am 28. April 2015 von http://de.slideshare.net/arttoseo/clarity-ray-adblockreport 6 Während der beliebte Adblock-Plus Werbeblocker Remarketing in bestimmten Fällen durchlässt, bestätigten mehrere Tests des Ingenious Teams mit beliebigen anderen Werbeblocker-Technologien, dass die Remarketing-Cookies sofort geblockt werden. . 7 16 References Apple. Safari 6/7 (Mavericks): Manage cookies and other website data. Abgerufen am 28. April 2015 von https://support.apple.com/kb/PH17191?locale=en_US 8 Weil keine offiziellen Berichte vorliegen, wurden durch das Team von Ingenious Technologies im Zeitraum zwischen dem 28. April und dem 06. August 2015 mehrere Tests durchgeführt. Hier zeigte sich, dass Doubleclick-Cookies mit den Standardeinstellungen von Safari nicht platziert werden können – mit Ausnahme, wenn der User vorher auf eine beliebige Google-Anzeige im Netz geklickt hat. 9 Einer der beliebtesten Filter ist die „easy-privacy-list“. Die aktuellen Filtereinstellungen sind hier aufgelistet: https://easylist-downloads.adblockplus.org/easyprivacy.txt 10 Google. Policy requirements for Google Analytics Advertising Features. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/2700409?hl=en 11 Google. How a session is defined in Analytics. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/2731565?hl=en 12 Google. How a session is defined in Analytics. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/2731565?hl=en 13 Google. How sampling works. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/2637192?hl=en 14 17 References Chase, Ryan (2013, February 21). Blast Analytics and Marketing. Can You Trust Your Google Analytics Data? Abgerufen am 2. April 2015 von http://www.blastam.com/blog/index.php/2013/02/can-you-trust-your-google-analytics-data 15 In der Premium-Version von Google Analytics basieren die benutzerdefinierten Berichte dann auf selektierten Daten, wenn es mehr als 25 Millionen Website-Besucher gibt. Nutzer brauchen einen Zugang zum API um benutzerdefinierte Reports auf voller Datenbasis zu erhalten. Google. Management API – Unsampled Reports Developer Guide. Abgerufen am 2. Juli 2015 von https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/mgmtUnsampledReports 16 Google Analytics. About Multi-Channel Funnels data. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/1319312?hl=en 17 18 TagMan (2013). The Truth About Google Analytics Tracking. Google Analytics. Real-time reports. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/1638637?hl=en 19 Google Analytics. About Multi-Channel Funnels data. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/1319312?hl=en 20 Google Analytics. Attribution modeling overview. Abgerufen am 2. April 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=en 21 18 References Google betreibt Rechenzentren in USA, Lateinamerika, Europa und Asien. http://www.google.com/about/datacenters/inside/locations/index.html 22 Google. Google Privacy Policy. Abgerufen am 2. Juli 2015 von https://www.google.com/intl/en/policies/privacy/ 23 Google hält regelmäßig Benutzerdaten für interne Optimierungsprozesse vor. Nutzer müssen eigenständig das Kontrollkästchen unter “Google Produkte & Dienstleistungen” in ihren Kontoeinstellungen deaktivieren, um Google offiziell die Auswertung der eigenen Daten zu verweigern. Google. Data sharing settings. Abgerufen am 2. Juli 2015 von https://support.google.com/analytics/answer/1011397 24 Copyright © 2015 Ingenious Technologies. Alle Rechte vorbehalten. Ingenious Technologies AG Französische Straße 48 10117 Berlin T +49 30 577 02 60 00 F +49 30 577 02 60 99 www.ingenioustechnologies.com [email protected] 19
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