Wenn Google Analytics und Data Studio nicht ausreichen und es Zeit ist, auf Google BigQuery umzusteigen

Das Geschäft verlagert sich zunehmend ins Internet, und 2020 hat gezeigt, dass Unternehmen in vielen Branchen ohne eine Online-Präsenz einfach nicht überleben können. Je mehr Kunden online sind, desto mehr Online-Benutzeraktivitäten gibt es natürlich und desto mehr Marketinganalysten müssen mit Daten arbeiten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Diese Daten müssen irgendwo gespeichert, verarbeitet (am besten in Echtzeit) und auf unbestimmte Zeit gespeichert werden. Schließlich sind historische Daten ein wahrer Schatz für einen erfahrenen Marketer.

Lassen Sie uns herausfinden, wann es an der Zeit ist, sich von den Standardlösungen von Google Analytics und Google Data Studio zu entfernen und stattdessen über die Wahl eines Data Warehouse nachzudenken.

Die Philosophie, dass, wenn alles funktioniert, es nicht anfassen, sonst geht es kaputt, ist vielen Menschen vertraut. Auf der einen Seite ist diese Aussage sehr vernünftig, auf der anderen Seite übersteigen die Bedürfnisse der Unternehmen oft schnell die Möglichkeiten individueller Services.

Heutzutage ändern sich die Spielregeln mit enormer Geschwindigkeit. Mobile und smarte Geräte haben das Marketing erschwert und die darin verwendete Datenmenge immer wieder erhöht. Und dieser Trend geht nirgendwo hin, wie aus dem 2020 Global Media Intelligence Report von GlobalWebIndex hervorgeht.

Die Zahl der Geräte, die Daten für Marketingberichte produzieren, steigt täglich. Dementsprechend wächst die Menge der von Marketingspezialisten verarbeiteten Daten. Es reicht nicht mehr aus, Informationen nur über Verkaufs- und Werbeaktionen zu verwenden. Marketingberichte sollten Daten aus vielen verschiedenen Quellen berücksichtigen (Werbedienste, Websites, mobile Anwendungen, Online-Shops, Offline-Shops, CRMs und Anrufverfolgungssysteme). Gleichzeitig sind Daten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen, auch unterschiedlich strukturiert.

Standarddienste, die fast alle Vermarkter verwenden, wie Google Analytics und Google Data Studio, haben ihre Grenzen. Sie sind nicht flexibel und skalierbar genug, um den ständig wechselnden Anforderungen gerecht zu werden. Außerdem fehlen vielen Unternehmen einfach die Ressourcen, um Daten zu verarbeiten. Infolgedessen laufen die meisten Informationen Gefahr, unverarbeitet und ungenutzt zu bleiben.

Die oberste Priorität für einen Marketinganalysten ist es, seinem Unternehmen so schnell und kostengünstig wie möglich hochwertige und nützliche Erkenntnisse zu liefern. Cloud-Dienste und Data Warehouses spielen dabei eine wesentliche Rolle und bieten signifikante Skalierungslösungen und Flexibilität in Bezug auf Einstellungen. Lassen Sie uns herausfinden, wie Sie verstehen, wann es an der Zeit ist, die von Ihnen verwendeten Tools zu ändern.

Die meisten Unternehmen nutzen bekannte und beliebte Dienste von Google. Allerdings sind nicht alle Services gleich sinnvoll und nicht alle Services für alle Unternehmen geeignet oder notwendig. Es hängt alles von der Größe des Unternehmens und der Branche ab. Logischerweise benötigen ein Startup mit einer Landingpage und ein großer Omnichannel-Händler unterschiedliche Analysetools. Um unnötigen Geld- und Zeitaufwand zu vermeiden, muss ein Unternehmen klar verstehen, was es braucht.

Es ist an der Zeit, etwas in Ihrem Analysesystem zu ändern, wenn Sie auf die Einschränkungen der folgenden Dienste stoßen:

Notiz! Wenn wir in diesem Artikel über Google Analytics sprechen, sprechen wir über Universal Analytics. Google hat kürzlich seine neue Version von Google Analytics, bekannt als Google Analytics 4, auf den Markt gebracht und ist die Standardoption für neue Benutzer. Die nächste Generation von Google Analytics hat ihre Vor- und Nachteile, aber vorerst (Stand Anfang 2021) wird dieses Produkt noch verfeinert, verbessert und aktualisiert.

Wenn Sie noch nicht über viele Daten verfügen oder Ihren Online-Shop gerade erst gestartet haben, ist Google Analytics (dh Universal Analytics) perfekt für Sie geeignet. Am Anfang können Sie Daten einfach manuell herunterladen, wenn Sie nur wenige Anzeigenquellen haben. Doch mit zunehmender Anzahl an Werbekanälen und Kampagnen lohnt es sich, über Automatisierung nachzudenken. Andernfalls werden Sie von routinemäßigen und langweiligen Datenübertragungen im Stich gelassen. Um Zeit zu sparen und menschliche Fehler zu vermeiden, sollten Sie Ihr Marketing automatisieren.

Mit OWOX BI können Sie einfach und schnell die automatische Erfassung von Kostendaten aus verschiedenen Werbediensten in Google Analytics und Google BigQuery einrichten. Außerdem prüft OWOX BI UTM-Tags und konvertiert automatisch alle Kostendaten in Ihre Basiswährung. Sie können den Dienst kostenlos testen!

Zurück zu den Grenzen der Datensammlung von Google Analytics: Dieser Dienst ist kostenlos und verarbeitet weltweit eine enorme Menge an Informationen, und ganz logischerweise schränkt er die Datensammlung ein. Diese Beschränkungen gelten für alle Google Analytics-Erfassungs-Tags, -Bibliotheken und -SDKs.

Wenn Sie ein kleines Unternehmen oder ein Startup mit einem Werbebudget von bis zu 100.000 US-Dollar pro Jahr haben, brauchen Sie sich keine Sorgen zu machen. Es ist unwahrscheinlich, dass Sie die Dienstlimits überschreiten. Aber diejenigen, die Unternehmen mit Werbebudgets von 100.000 $ pro Jahr oder mehr haben, sollten vorsichtig sein. Sie können die Limits leicht überschreiten und dadurch wichtige Informationen über das Benutzerverhalten verlieren. Sie müssen mit diesen Limits äußerst vorsichtig sein:

• Messprotokoll, Android SDK, iOS SDK, gtag. js und Analytik. js – 200.000 Zugriffe pro Benutzer und Tag und 500 Zugriffe pro Sitzung
• Web-Property, Property, Tracking-ID – 10 Millionen Zugriffe pro Monat und Property
• Mobile Snippets, ga. js und jede andere Legacy-Tracking-Bibliothek – 500 Treffer pro Sitzung

Google Analytics-Erfassungslimits und -kontingente

Datenlimits für Universal Analytics-Properties

Natürlich ist es ziemlich schwierig, eine Meldung von Google Analytics über das Überschreiten von Limits und das Einschränken der Erfassung neuer Daten zu übersehen. Aber das Ziel ist, nicht herumzusitzen und darauf zu warten, dass dies geschieht, und dann herumzurennen und in Panik zu geraten. Es ist wichtig, sich dieser Einschränkungen bewusst zu sein und einen Aktionsplan zu haben, wenn Sie sie erreichen. Wenn Sie diese Grenzen erreichen, können Sie sich in drei Richtungen bewegen:

1. Wechseln Sie zur kostenpflichtigen Version von Google Analytics.
2. Bleiben Sie bei der kostenlosen Version, aber reduzieren Sie die Anzahl der überwachten Parameter.
3. Entwerfen Sie ein benutzerdefiniertes Analysesystem speziell für Ihr Unternehmen mit Konnektoren für die Datenerfassung, Cloud-Speicher und Visualisierungsdiensten.

Google Data Studio ist ein ausgezeichneter Datenvisualisierungsdienst mit nativen Integrationen mit anderen Google-Produkten und vielen Vorteilen:

• Es ist kostenlos.
• Es enthält eine große Anzahl von Dashboard-Vorlagen für alle Gelegenheiten.
• Sie können es mit verschiedenen Datenquellen verbinden.

Data Studio enthält außerdem viele Filter, Elemente auf Seiten- und Berichtsebene, berechnete Felder, einfache Freigabeoptionen und viele weitere Funktionen.

Sie können diesen Service auf zwei Ebenen nutzen:

• Basic. Erstellen Sie Berichte basierend auf Daten von Google Analytics.
• Fortschrittlich. Erstellen Sie Berichte basierend auf Daten aus verschiedenen Datenquellen (internes CRM-System, Kostendaten von Werbediensten).

Willkommen bei Data Studio (Anleitung)

Google Data Studio-Tutorial für Anfänger

Google Data Studio Tutorial – So erstellen Sie ein Dashboard von MeasureSchool

So erstellen Sie ein Google Data Studio-Dashboard aus dem Social Media Examiner

Data Studio eignet sich hervorragend für kleine Unternehmen und Startups, wenn Sie ein visuell verständliches und elegantes Dashboard basierend auf einer oder zwei Datenquellen einrichten müssen. Vergessen Sie jedoch nicht, dass dieser Dienst für die Datenvisualisierung konzipiert ist. Zu den Mängeln gehören die fehlende Unterstützung von Excel-Dateien (Daten aus Excel müssen manuell verbunden werden), die geringe Geschwindigkeit automatischer Dashboard-Updates und das Fehlen komplexer Visualisierungen mit vielen Datenquellen.

Die Funktionen von Data Studio reichen für die meisten mittelständischen Unternehmen aus, sofern sie mit einer einzigen Datenquelle arbeiten. Mit anderen Worten, Sie müssen Daten aus verschiedenen Quellen in denselben Datenspeicher hochladen, wo sie verarbeitet und dann in Data Studio hochgeladen werden.

Aber für große Unternehmen mit Werbebudgets von mehr als 1 Million US-Dollar pro Jahr ist die verarbeitete Datenmenge für diesen kostenlosen Service einfach zu groß. Um dieses Datendilemma zu lösen, können Sie Google BigQuery verwenden, das Unternehmen die Möglichkeit gibt, Petabytes an Daten innerhalb von Minuten oder sogar Sekunden zu verarbeiten.

Unterschiedliche Unternehmen (auch wenn sie aus derselben Nische stammen) haben unterschiedliche Anforderungen an Marketinganalysen – Verkaufstrichter, Kaufhäufigkeit und Ansätze zur Markenwerbung und Kundenbindung. Es ist erwähnenswert, dass die Entwicklung von Google BigQuery die Big-Data-Analyse für alle Unternehmen auf dem Markt verfügbar gemacht hat, nicht nur für große Konzerne.

Google BigQuery ist ein vollständig verwaltetes serverloses Data Warehouse, das eine sichere und skalierbare Analyse von Petabytes an Daten ermöglicht. Als Teil der Google Cloud Platform (laut Forrester Research ein führender Anbieter von Datenmanagement für Analysen) verfügt der Dienst über integrierte Integrationen mit Google-Produkten.

Google BigQuery ist einfach und schnell, und eine große Anzahl von Spezialisten kann damit arbeiten. Es wird auch mit vorgefertigten Sätzen von SQL-Abfragen geliefert, sodass Sie nützliche Erkenntnisse aus Ihren gesammelten Daten gewinnen können. Zu den weiteren Vorteilen gehören:

• Sicherheit und Zuverlässigkeit. Kontrollieren Sie den Zugriff auf verschlüsselte Projekte oder Datensätze und implementieren Sie Identity Access Management (IAM).
• Skalierbarkeit. Passen Sie die Datenspeicherung an die Größe, Leistung und Kostenanforderungen Ihres Unternehmens an.
• Kostenoptimierung. Profitieren Sie von Pay-as-you-go-Preisoptionen und der Möglichkeit, Kosten vorherzusagen.
• Zeit bis zum Wert. Beginnen Sie einfach und schnell mit der Arbeit mit Google BigQuery, untersuchen Sie Daten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, und reagieren Sie schneller auf neue Geschäftsmöglichkeiten.

BigQuery trägt dazu bei, Unternehmen von der Last zu befreien, die Data-Warehouse-Infrastruktur zu verwalten, zu kontrollieren, zu warten und zu sichern. Dadurch können sich Unternehmen auf das Erreichen ihrer Geschäftsziele konzentrieren.

Was ist BigQuery?

BigQuery in einer Minute

Vergessen Sie auch nicht, dass Sie sich beim Erstellen eines Analysesystems für die Marketingabteilung immer auf zwei Faktoren konzentrieren sollten:

1. Ihr Unternehmen sollte vollen Zugriff auf und Kontrolle über seine Daten haben.
2. Daten sollten in einer Benutzeroberfläche präsentiert werden, die bequem, vertraut und für Entscheidungsträger geeignet ist.

Wenn Sie mit Google BigQuery arbeiten, können Sie sicher sein, dass diese Bedingungen erfüllt sind. Obwohl wir diesen Service für einen echten Marketing-Analysten halten, kann er nicht als fehlerfrei bezeichnet werden. Google BigQuery begrenzt die Anzahl eingehender Anfragen, die Anzahl der Aktualisierungen einer Tabelle pro Tag usw. Um unnötige Routine- und langwierige Arbeiten zu vermeiden, empfehlen wir Ihnen, den automatischen Datenimport aus allen von Ihnen benötigten Datenquellen einzurichten.

Große marktbekannte Konnektoren wie OWOX BI arbeiten seit vielen Jahren mit Google BigQuery zusammen. OWOX BI sammelt und führt Daten (aus Google Analytics, Werbediensten, Websites, Offline-Shops, Anrufverfolgungssystemen und CRM-Systemen) in Google BigQuery zusammen. Als Ergebnis erhalten Sie alle Ihre Daten in einer einheitlichen Struktur und können daraus beliebige Reports erstellen.

Wenn Sie sich entscheiden, Google BigQuery zum Erkunden Ihrer Daten zu verwenden, beachten Sie, dass der erste Schritt dazu darin besteht, alle Datenquellen, mit denen Sie arbeiten müssen, genau zu identifizieren. Dies kann verschiedene Dienste, Plattformen und Anwendungen wie Google Analytics, Werbedienste, Websites, Offline-Shops, Anrufverfolgungssysteme und CRM-Systeme umfassen. Für viele Unternehmen ist dies die größte Herausforderung bei der Verwendung von BigQuery.

Beachten Sie, dass Sie zum automatischen Hochladen von Daten aus Nicht-Google-Produkten eine Plattform zum Verarbeiten und Übertragen von Daten wie OWOX BI Pipeline benötigen, die beliebte und benutzerdefinierte Konnektoren für alle bietet.

Viele Vermarkter haben Angst vor BigQuery, weil sie auf die Erstellung von Berichten durch Analysten warten müssen oder SQL kennen. OWOX BI wurde speziell für Vermarkter entwickelt, die Daten im Google BigQuery-Datenspeicher gespeichert haben.

OWOX BI Smart Data kombiniert Ihre Daten im richtigen Format für Ihr Geschäftsmodell und ermöglicht Ihnen die einfache Erstellung von Berichten in einem einfachen Berichtsdesigner. Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie Ihrem Unternehmen einen Vorteil verschaffen. Sie können sich ganz auf Ihre Geschäftsziele konzentrieren, während Smart Data sich um Ihre Datenquellen und Datenstrukturen kümmert und Ihr Geschäftsmodell berücksichtigt. Dieses Produkt bietet Marketern eine Lösung, um Berichte mit wenigen Klicks ohne SQL-Abfragen zu erstellen.

Erhalten Sie vorgefertigte Marketingberichte ohne Programmierung! Durch die Verwendung der einfachen OWOX BI Report Builder-Oberfläche müssen Sie nicht verstehen, wie Ihre Daten strukturiert sind, oder auf eine Antwort Ihrer Analysten warten. Wählen Sie einfach die Dimensionen und Metriken aus, die Sie in Ihrem Bericht sehen möchten, und Smart Data visualisiert Ihre Daten sofort so, dass Sie sie verstehen können.

• Um die Komplexität des modernen datengesteuerten Marketings zu bewältigen, müssen Sie eine Marketinganalyseumgebung schaffen, die zu Ihrem Unternehmen passt.
• Beginnen Sie mit kleinen Schritten, aber haben Sie einen Plan für die zukünftige Entwicklung.
• Cloud-Speicher ist die beste Option für ein wachsendes Unternehmen mit der Aussicht, Big Data zu nutzen.
• Durch die Nutzung eines Dienstes wie Google BigQuery können Sie die Betriebs- und Materialkosten senken, die Skalierbarkeit von Projekten sicherstellen und erweiterte Funktionen wie maschinelles Lernen nutzen.
• Durch die Migration Ihres Daten-Workloads zu BigQuery reduzieren Sie die Kosten für die Infrastrukturwartung und haben Zeit für Kreativität und die Suche nach aussagekräftigen Erkenntnissen und Ideen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.