Hauptvorteile von Google Analytics 4 oder warum Sie jetzt wechseln sollten

Am 16. März 2022 kündigte Google an, Universal Analytics im nächsten Jahr einzustellen. Die Standardversion wird zum 1. Juli 2023 nicht mehr funktionieren und Universal Analytics 360 wird ab dem 1. Oktober 2023 keine Treffer mehr verarbeiten. Alle, die noch nicht auf das neue Google Analytics 4 umgestiegen sind, müssen dies bald tun, da sie auf der bleiben alte Version funktioniert nicht.

In diesem Artikel analysieren wir die wichtigsten Vorteile von Google Analytics 4 und warum Sie den Umstieg auf die neue Version nicht hinauszögern sollten.

In den letzten zehn Jahren begannen die Menschen, im Internet zu leben und regelmäßig von mehreren Geräten aus darauf zuzugreifen. Wenn wir früher Cookies, Geräte, Browser, Besuche von kontextbezogener Werbung, Suche und gezielten Netzwerken analysiert haben, ist es jetzt äußerst wichtig, den Fluss eines bestimmten Benutzers über Geräte, Plattformen und Produkte hinweg zu analysieren.

Heute gewinnen Unternehmen, die ihre Kunden kennen. Das neueste Google Analytics-Update spiegelt die Tatsache wider, dass wir einen Benutzer jetzt nicht als eine Reihe von Cookies, sondern als eine bestimmte Person verstehen. Wir verstehen, dass sie auf verschiedenen Plattformen agieren können und dass die Profile einer Person plattformübergreifend verbunden werden müssen.

Nach Schätzungen westlicher Analysegiganten besteht auf den Märkten der USA und Westeuropas folgende Situation:

• 85 % der Unternehmen nennen Customer Experience Management als ihre Priorität. Das bedeutet, dass sie in Tracking und Customer Experience Analytics investieren. Sie verstehen, dass es notwendig ist, ein Geschäft und Analysen rund um den Benutzer aufzubauen und nicht um den Verkehrsfluss und die Sitzungen, die das Analysesystem anzeigt.
• 40 % der Unternehmen bauen ihr Marketing nach dem Account-Based-Marketing-Modell (ABM) auf. Dies ist eine Strategie, um die persönliche Kommunikation mit einem bestimmten Kunden hervorzuheben und aufzubauen.

Cookies gehören langsam der Vergangenheit an. Ihre Lebensdauer ist begrenzt und die Fähigkeit, mit Cookies von Drittanbietern zu arbeiten, ist begrenzt. Sie sind keine zuverlässige Quelle für Daten über Personen oder eine verlässliche Unterstützung für den Aufbau einer analytischen Plattform mehr. Folglich entfernt sich Google Analytics 4 von Cookies.

Im Jahr 2021 erlebte Google Analytics ein großes Update, das viele Dinge veränderte:

• Die Architektur
• Datenpipelines
• Mechanik der Datenerfassung und Benutzeridentifikation
• Automatische Ereignisse
• Analytische Fähigkeiten;
• Integrationen
• Schnittstelle

Google Analytics und viele andere Analysesysteme haben eine sitzungsbasierte/cookiebasierte Architektur mit einer Stammkennung für jeden Satz von Cookies. In Google Analytics wird diese Kennung als Client-ID bezeichnet. Es gibt auch Sitzungen – Benutzerbesuche – auf deren Grundlage alle Berichte erstellt werden. Früher war dies eine Voraussetzung für die Umstellung auf ein E-Commerce-Modell des Systembetriebs. Im Laufe der Zeit sind jedoch viele Fehler und Probleme im Zusammenhang mit dem Sitzungsmodell aufgetaucht. So war beispielsweise der Aufbau einer normalen Kohortenanalyse, das Zählen von Conversions und das Bewerten von Werbekampagnen hinsichtlich ihrer Effektivität und Auswirkung auf das Geschäft ein Abenteuer.

Google Analytics 4 ist ein ereignisbasiertes und benutzerbasiertes System. Alles in Google Analytics 4 dreht sich um den Benutzer (nicht um die Sitzung), und jede Interaktion mit der Website wird als Ereignis betrachtet. Ereignisse werden protokolliert und der Pfad des Benutzers durch die Website wird daraus erstellt. Tatsächlich können wir durch die Arbeit mit diesen Ereignissen, wie auch mit Mikro-Conversions, die trichterbasierte Zuordnung aufbauen, die viele Unternehmen benötigen, um die Effektivität von Investitionen in Internet-Marketing so früh wie möglich zu bewerten.

An den Datenleitungen hat sich auf den ersten Blick wenig geändert. In Universal Analytics können Sie das Website- und Mobile-App-Tracking über Firebase konfigurieren. Aber was hatten wir wirklich? Es gab eine Datenpipeline von der Website und eine unabhängige Datenpipeline von mobilen Anwendungen. Um sie zu verbinden, mussten Sie einiges an Cookies basteln. Außerdem gab es eine separate Datenpipeline aus dem CRM-System mit User-ID. Wenn wir die User-ID aus irgendeinem Grund nicht zuordnen konnten, haben wir stattdessen Google Signals verwendet.

Jetzt kann Google Analytics 4 Daten als einzelne Pipeline verwenden: Website + Anwendung + Benutzer-ID. Zuvor hatten wir drei unabhängige Datenpipelines, während wir jetzt einheitliche Berichte zu Websites, mobilen Anwendungen und Benutzer-IDs haben. Außerdem müssen Sie unter Benutzer-ID keine separate Ansicht mehr erstellen. Google Analytics 4 hat Ansichten vollständig aufgegeben: Alles wird auf Property-Ebene konfiguriert.

Zuvor wurden Daten basierend auf Cookies oder auf den Informationen erhalten, die Sie unabhängig über den Benutzer sammeln konnten, wie z. B. die Benutzer-ID aus Ihren CRM-, ERP-, CMS- oder PPM-Systemen.

Jetzt kann jedem Benutzer gleichzeitig eine Benutzer-ID, Google-Signale und vor allem eine Geräte-ID zugewiesen werden. Wenn Sie die Benutzer-ID nicht verwenden können, können Sie sie durch die Geräte-ID ersetzen. Alle Statistiken basieren auf dem Benutzer oder der einheitlichen Gerätekennung, nicht auf Cookies. Früher hatte eine Person, die eine Website von zwei verschiedenen Browsern, aber von demselben Gerät aus besuchte, zwei verschiedene Client-IDs. Das bedeutete, dass es nicht möglich war, Statistiken für diese IDs zu verknüpfen, wenn keine Berechtigung auf der Website vorhanden war und keine Benutzer-ID vorhanden war. Laut Google Analytics waren dies zwei verschiedene Besucher. Dank der Geräte-ID können diese Besuche jetzt unter der Haube von Google Analytics 4 zu einem Profil zusammengefügt werden.

Zuvor erhielten wir nach der Installation von Google Analytics auf der Website ein leeres Feld. Wir haben lediglich Traffic erhalten, der nicht immer korrekt erfasst wurde, weil das Unternehmen beispielsweise mehrere Domains hatte und kein domainübergreifendes Tracking konfiguriert war. Dieses Problem war vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen relevant. Unternehmen erhielten nutzlose Statistiken, denen zufolge wenig über die Wirksamkeit von Werbeinvestitionen verstanden oder vorhergesagt werden konnte.

Jetzt konfiguriert Google Analytics 4 bei der Installation standardmäßig automatische Ereignisse: Seitenaufrufe, Scrollen, ausgehende Klicks, Dateidownloads und mehr. Auf diese Weise können Personen, die sich mit Google Analytics nicht auskennen und ihre Zeit nicht verschwenden möchten, die Ereignisvoreinstellung sofort abrufen. Auf diese Weise können Vermarkter, die mit diesen Analysen arbeiten, weiter Input erhalten, um ihre Leistung zu bewerten und vorherzusagen.

Universal Analytics ist berühmt für komplexe Berichte und widersprüchliche Daten. Es präsentiert Benutzern eine Million Tabellen, Zahlen und Formate. Darüber hinaus können Sie beim Einrichten von Berichten auf inkompatible Parameter stoßen und erst beim Speichern des Berichts davon erfahren. Berichte sind nicht benutzerfreundlich und die Fähigkeiten des Systems sind durch die auf Cookies und Client-ID basierende Architektur eingeschränkt.

In Google Analytics 4 können Sie Berichte, Datenausschnitte und Zielgruppen erstellen und unterwegs vergleichen. Es ist viel schneller und bequemer. Jetzt haben Sie einen einzigen Datensatz über Benutzer und Aktionen, die sie auf der Website oder in der Anwendung ausführen, und Sie können diese Daten so strukturieren, wie es für Sie bequem ist. Tatsächlich ist Google Analytics 4 eine Reihe gut angepasster Dashboards.

Universal Analytics ist schwer zu integrieren. Mit dem Measurement Protocol können Sie Daten an Google Analytics übertragen, es ist jedoch nicht immer stabil und transparent beim Tracking und Testen. Infolgedessen haben wir instabile benutzerdefinierte Integrationen und alles andere als transparente Spielregeln – zum Beispiel bei Stichproben oder der Menge der hochzuladenden Daten. Wir erhalten Daten in großer Zahl in verschiedenen schlecht angebundenen Schnittstellen. Um Daten in Google BigQuery hochzuladen, müssen Sie außerdem entweder zu Google Analytics 360 wechseln oder Dienste von Drittanbietern verwenden.

Google Analytics 4 ist ein einzelnes Datensystem. Jetzt sehen wir alle Daten zu Benutzeraktionen auf unseren Websites in einer einzigen Oberfläche. Diese Daten können problemlos in die Werbedienste von Google und in BigQuery integriert werden.

In Google Analytics 4 hat sich die Oberfläche erstmals ziemlich stark verändert. In früheren Versionen sahen Berichte über viele Jahre vertraut aus. Jetzt haben wir eine schnelle Oberfläche, die der Google Data Studio-Oberfläche sehr ähnlich ist, an die Sie sich gewöhnen müssen.

Wenn Sie jetzt Ihren Weg in die Analytik finden, haben Sie Glück. Es ist besser, mit der Google Analytics 4-Oberfläche zu beginnen, da dies die Zukunft ist.

Ab dem 7. Januar 2022 steht allen Nutzern von Google Analytics 4 ein datenbasiertes Cross-Channel-Attributionsmodell zur Verfügung.

Was erwarten wir von einem Attributionsmodell? Damit es richtig und verständlich ist. Die in Universal Analytics verfügbaren Standardzuordnungsmodelle erfüllen jedoch nur eine dieser Anforderungen.

Zum Beispiel ist das beliebteste Attributionsmodell des letzten Klicks (Letzter Klick, Letzter indirekter Klick) ziemlich verständlich – der letzte Kampagne wird der gesamte Wert beigemessen. Aber es hat einen offensichtlichen Nachteil – es ignoriert den Beitrag aller Kampagnen außer der letzten.

Viele Menschen nutzen zugehörige Conversions, insbesondere um Display-Kampagnen auszuwerten. Dieses Modell wertet die Conversions jeder Kampagne auf, mit der der Benutzer interagiert hat. Eine solche Bewertung ist jedoch äußerst ungenau, da sie nur die Tatsache berücksichtigt, dass eine Kampagne in der Kette existiert, und ihren Einfluss ignoriert.

Probabilistische Attributionsmodelle wie Data-Driven liefern genauere Ergebnisse. Sie bewerten, wie sehr eine bestimmte Kampagne die Conversion-Wahrscheinlichkeit erhöht hat, und bestimmen entsprechend ihren Wert.

Bisher hatten nur Nutzer von Google Analytics 360 Zugriff auf die datenbasierte Zuordnung. Und um es zu nutzen, mussten sie zusätzliche Anforderungen erfüllen. Beispielsweise mussten sie über ein Konto bei Google Ads verfügen, das mindestens 15.000 Anzeigenklicks gesammelt hatte und für eine Conversion-Aktion mindestens 600 Conversions innerhalb von 30 Tagen erhalten hatte.

Im Gegensatz zu früheren Versionen kann Google Analytics 4 das vordefinierte Attributionsmodell für alle Berichte ändern. Jetzt können Sie nicht nur regelbasierte Cross-Channel-Modelle kostenlos anwenden, sondern auch ein alternatives datenbasiertes Modell.

Fassen wir zusammen:

• Google Analytics ist intelligenter geworden. Es automatisiert viele Vorgänge, die früher manuell durchgeführt wurden.
• Es gibt mehr Möglichkeiten. Google Analytics ist zu einer professionelleren Analyseplattform geworden als in früheren Ausgaben.

Analytics-Automatisierungsdienste werden aus mehreren Gründen nicht an Relevanz verlieren:

• Es gibt immer noch viele Datenquellen für Analysen: Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery usw. Es gibt viele Daten, sie sind heterogen, und diese Dienste, die diese Daten zu einem einzigen Entscheidungstool kombinieren können, wie OWOX BI, gefragt sein.
• Es gibt immer mehr Werbemittel. TikTok gewinnt an Fahrt und Werbung entwickelt sich durch das Bloggen. Die Leute kommen aus immer mehr Quellen zu Ihrem Unternehmen.
• Es ist immer noch notwendig, Daten zusammenzuführen. Auch in der vierten Auflage bringt Google Analytics nicht alle notwendigen Daten zusammen. Immer mehr Unternehmen entdecken Google BigQuery, weil die Datenintegration mit dem Speicher einfacher geworden ist.
• Der Wert von BI-Lösungen wächst stetig. Unternehmen brauchen ihre eigene analytische Umgebung, um Entscheidungen zu treffen. Unternehmen benötigen ein Management, das durch lebenslange Analysen aufgebaut wird, sodass Dienstleistungen, die BI-Lösungen bereitstellen, immer gefragter werden.

Um in der aktuellen Realität effektiv zu sein, müssen Unternehmen:

• Kennen Sie Ihre Kunden als Menschen, nicht als eine Reihe von Keksen. Sonst gibt es in den nächsten Jahren nichts zu fokussieren.
• Verstehen Sie die gesamte Customer Journey, nicht Fragmente. Ohne Customer Journey Analytics ist es unmöglich, richtig zu investieren (mit minimalem CRR und maximalem ROMI).
• Bauen Sie eine personalisierte Kommunikation mit jedem Kunden auf. Jetzt gibt es einen neuen Zyklus der datengesteuerten Entwicklung für digitales Marketing und Analysen. Unternehmen haben die echte Möglichkeit, eine Person über mehrere Geräte hinweg zu verfolgen und diese Daten in einer einzigen Analyseumgebung (in demselben Google Analytics 4) zusammenzuführen, sie dann in eine Analysedatenbank zu übertragen und sie mit Daten aus ihren eigenen Systemen zusammenzuführen. Das Ergebnis sollte eine personalisierte Kommunikation mit jedem Zielgruppensegment in Ihrer Datenbank sein. Oder mit jedem Unternehmen einzeln, wenn Sie Ihr Marketing nach dem ABM-Modell aufbauen.

Daher ist es äußerst wichtig, alle Informationen über Ihre Benutzer zu sammeln und sie für Marketing- und Automatisierungsanalysen zu verwenden.

• Versuchen Sie, Ihr Publikum so genau wie möglich zu identifizieren und Benutzerdaten zu sammeln. Denken Sie darüber nach, wie Sie sicherstellen, dass Sie eine Benutzer-ID auf der Seite Ihrer Website und anderer Plattformen erhalten.
• Vergessen Sie bei der Identifizierung von Besuchern nicht den Schutz personenbezogener Daten. Warnen Sie Ihre Benutzer, dass Sie Daten über sie sammeln.
• Installieren Sie Google Analytics 4 parallel zu Universal Analytics. Warum parallel arbeiten? Diese Versionen bieten vorerst verschiedene Möglichkeiten. Beispielsweise ermöglicht Ihnen Google Analytics 4, Profile in einer ereignisbasierten Architektur zu verbinden. Dadurch ist es möglich, Ereignisse zu protokollieren und einen Benutzerpfad innerhalb Ihrer Website oder zwischen Ihren Plattformen zu erstellen. Dies ist in Universal Analytics schwierig.
• Wenn Sie eine mobile Anwendung haben, stellen Sie die Daten in Google Analytics 4 zusammen.
• Richten Sie das Tracking aller wichtigen Ereignisse ein: Mikro-Conversions und Conversions, die zur Bewertung des Trichters erforderlich sind. Die trichterbasierte Attribution ist in den meisten Fällen ein wichtiges Entscheidungsinstrument hinsichtlich der Wirksamkeit von Investitionen und Änderungen an der Website. Ereignisse, die Google Analytics 4 standardmäßig konfiguriert, reichen in 99 % der Fälle nicht aus.
• Bleiben Sie über API-Updates auf dem Laufenden und passen Sie Ihre Datenerfassungssysteme an.
• Richten Sie grundlegende Berichte und Zielgruppen ein. Beispielsweise kann Google Analytics 4 als analytisches Dashboard für die Unternehmenssteuerung verwendet werden. Um nicht in einer Million Berichten zu ertrinken und die Konfiguration von Berichten in Data Studio zu vermeiden, können Sie ein analytisches Dashboard in Google Analytics 4 einrichten und es als Berichtstool für Kunden oder das Management verwenden.
• Führen Sie alle verfügbaren Zielgruppendaten in einer einzigen Datenbank zusammen. Versuchen Sie, so viele Daten wie möglich über Ihr Publikum (ob identifiziert oder nicht) in Ihren Datenbanken zu speichern. Dadurch sind Sie nicht auf Aktualisierungen und Änderungen in Analysesystemen angewiesen und speichern Daten über die Personen, mit denen Sie interagieren.
• Aktualisieren Sie die Schulungsmaterialien für Unternehmen zu Google Analytics.
• Stellen Sie sicher, dass aktuelle Berichte nach dem Wechsel zu Google Analytics 4 nicht beschädigt werden. Es gibt zwei Möglichkeiten: Entweder die Berichte neu erstellen und alle SQL-Abfragen für die Google Analytics 4-Datenstruktur neu schreiben oder die Daten simulieren (OWOX BI kann dies tun). OWOX BI wandelt Daten automatisch in eine simulierte Struktur um und verbindet sie mit Berichten. Ändern Sie einfach die Datenquelle, nehmen Sie eine Änderung am Objekt auf Modellebene vor, und alle Änderungen werden auf alle Berichte angewendet.

OWOX BI ist ein autorisierter Google Cloud Platform Partner und wir garantieren unseren Kunden die gleichen hohen Standards, die Google bietet. OWOX hat Erfahrung in der Übertragung von Geschäftsdaten auf Google Analytics 4, indem es Kunden einen reibungslosen Migrationsprozess bietet, von der Erstellung eines einzigartigen Metriksystems bis hin zur Durchführung von Workshops für Geschäftsanwender zur Google Analytics-Funktionalität, da sich die neue Version stark von der vorherigen unterscheidet. Mal sehen, wie unser Migrationspfad zu Google Analytics 4 aussieht.

Schritt 1. OWOX BI-Analysten identifizieren, entwickeln und implementieren ein Metriksystem und konfigurieren paralleles Tracking. Dieser Schritt kann Folgendes beinhalten:

• Erstellen und konfigurieren Sie eine Eigenschaft in Google Analytics 4.
• Installieren Sie den Tracking-Code von Google Analytics 4 mit Google Tag Manager.
• Aktivieren Sie die erweiterte Erfassung von Messereignissen und prüfen Sie, wie Ereignisse an Google Analytics übermittelt werden 4.
• Erstellen Sie Anweisungen zum Installieren des Firebase SDK.
• Überprüfen Sie die Implementierung der Firebase SDK-Installationsanweisungen.
• Aktivieren Sie Google Signale in der Eigenschaft Google Analytics 4.
• Richten Sie die Integration der Google Analytics 4-Ressource mit Google Ads ein.
• Verknüpfen Sie die Google Analytics 4-Property mit dem Google BigQuery-Projekt.
• Bieten Sie einen Workshop zu den grundlegenden Funktionen von Google Analytics 4 an.
• Testen Sie implementierte Metriken auf der Website/in der Anwendung.
• Richten Sie Google Tag Manager ein, um Daten zu benutzerdefinierten Ereignissen an Google Analytics 4 zu senden.
• Konversionsereignisse einrichten usw.

Nachdem Google Analytics 4 konfiguriert ist und Sie mit dem Sammeln historischer Daten beginnen, müssen Sie das Problem lösen, indem Sie alte Berichte aktualisieren und Daten von Google Analytics 4 mit ihnen verbinden. Das Erlernen einer neuen Datenstruktur und das Neuschreiben aller SQL-Abfragen ist ein Albtraum für jeden Analysten. Aber Sie können diese Qualen vermeiden, Ihre Analyseabteilung von dieser Arbeit befreien und es Analysten ermöglichen, spezielle Berichte in wenigen Minuten zu erstellen, ohne SQL zu kennen, indem Sie OWOX BI Smart Data verwenden.

Schritt 2. Übertragen Sie die Berichterstattung basierend auf den Daten von Google Analytics 4, indem Sie OWOX BI anwenden. Unsere Analysten können diese Daten in eine simulierte Struktur umwandeln und daraus Berichte in OWOX BI Smart Data erstellen. Diese Berichte sind wertvoll, weil sie:

• von der Quelle abstrahiert, da sie auf einer Datenscheibe basieren, die mit Smart Data erhalten wurde
• erstellt, ohne manuell SQL-Abfragen zu schreiben

Solche Berichte werden nicht beschädigt, wenn Sie Änderungen vornehmen (z. B. die Datenquelle für ein Besucherobjekt von Universal zu Google Analytics 4 ändern), da alle Änderungen auf Datenmodellebene vorgenommen werden.

Offensichtlich kann der Migrationspfad für verschiedene Unternehmen zu Google Analytics 4 unterschiedlich sein. Buchen Sie für Einzelheiten ein Demo-Meeting mit unseren Experten, um mehr über das Upgrade auf Google Analytics 4 mit OWOX BI zu erfahren.

Obwohl Google den geplanten Wechsel zu einer neuen Version seines Dienstes Google Analytics schon lange angekündigt hat, haben viele Analysten noch nicht begonnen, sich auf den Wechsel vorzubereiten. Wir sind jedoch der festen Überzeugung, dass es an der Zeit ist, zu migrieren und Google Analytics 4 in den Mittelpunkt Ihrer Messungen zu stellen.

Die Hauptvorteile von Google Analytics 4 für Unternehmen sind der Zugriff auf neue Funktionen, die Möglichkeit, das exponentielle Wachstum mobiler Technologien zu berücksichtigen, und die Fähigkeit, alle Kundenkontaktpunkte abzudecken, was es einfacher macht, das Kundenverhalten zu vergrößern. Ganz zu schweigen davon, dass die neue Version darauf ausgelegt ist, die Bedürfnisse von Vermarktern abzudecken und ihnen Einblicke zu geben, worauf sie ihre Aufmerksamkeit richten oder ihre Strategien ändern können.

Wir empfehlen Ihnen dringend, den richtigen Zeitpunkt für die Umstellung nicht zu verpassen, da Sie Gefahr laufen, Verlaufsdaten zu verlieren, wenn Sie warten. Für Marketer sind historische Daten von großer Bedeutung, da sie die Grundlage für Entscheidungen bilden. Daher ist es wichtig, so früh wie möglich mit dem parallelen Tracking sowohl in Universal Analytics als auch in Google Analytics 4 zu beginnen.