Google Analytics (GA4)

Einführung: Web-Analyse und Google Analytics

• Was ist Web-Analyse und welchen Stellenwert hat Google Analytics?
• Welche Möglichkeiten bietet Google Analytics?

Begriffserklärung und technische Hintergründe

• Wie werden User-Daten über ein Web-Analyse-Tool wie Google Analytics erfasst?
• Erläuterung häufiger technischer Begriffe
• Cookies und ihre Auswirkungen auf die Analyse: Sessions, Kampagnen, Segmente, Wiedererkennung usw.

Vorbereitung auf die Analyse

• Datenschutz und Google Analytics
• Verknüpfungen mit Google Ads und den Webmaster-Tools
• Google-Trackingcode: Implementierung und Individualisierung – Tracking verschiedener Domains und Subdomains, Umbenennung von URLs, Datenmengen beeinflussen, Cookies Subdirectories zuordnen, manuelles Tagging von Marketingkampagnen usw.
• Einbindung des Google-Analytics-Tracking-Pixels und von Ereignissen über den Google Tag Manager
• Erweiterte Einstellungen nutzen

Das Google-Analytics-Konto: Properties und Profile

• Profileinstellungen definieren: Profilname, IDs und Website URL, Gebiet und Zeitzone, Währung anpassen und Kostenquellen übernehmen, Site Search usw.
• Nutzungsberechtigungen hinzufügen, ändern oder löschen

Ziele, Filter und erweiterte Segmente

• Ziele definieren: Conversions in Google Analytics erstellen und messbar machen
• Downloads als Ziel definieren (Event-Tracking)
• Makro- und Mikro-Conversions
• Explorative Datenanalyse
• Filter sinnvoll anwenden
• Erweiterte User-Segmente bilden, speichern und anwenden

Die Analytics-Bedienoberfläche

• Navigationsbereiche und Logik der Bedienoberfläche verstehen
• Zeiträume richtig verwenden und Vergleiche anstellen
• Visualisierungen: Tabellen und Diagramme

Kennzahlen und Metriken richtig lesen und interpretieren

• Unterschied zwischen Besuchen und Besucherinnen bzw. Besuchern
• Wiederkehrende und einmalige Besucherinnen und Besucher
• Interaktionsrate richtig interpretieren
• Einstiege und Ausstiege
• Verweildauer auf Seiten
• Besucherquellen, Zugriffe und Verweise

Berichte im Detail

• Lebenszyklus und Nutzerberichte
• Individuelle Berichtsprofile erstellen
• Explorative Datenanalysen für die Erstellung individueller Berichte
• Auswertungen von Customer Journeys
• Benutzerdefinierte Informationen
• Tägliche, wöchentliche und monatliche Ereignisse
• Übersicht aller relevanten Berichte

KI-gestützte Analysen in GA4

• Einführung in KI-gestützte Analysefunktionen
• Nutzungsverhalten und Trends vorhersagen

Individualisierung einzelner Berichte und Segmente

• Kennzahlen in Berichten anpassen
• Nutzung von Vergleichen
• Benachrichtigungen manuell festlegen
• Dashboard-Aufbau mit Hilfe von Google Looker Studio

Best Practice: Web-Analyse mit Google Analytics

An einem Fallbeispiel wird das Gelernte in die Praxis umgesetzt. Es werden Ziele und KPIs definiert, die dann angelegt und mit Hilfe von Dashboards und individuellen Berichten dargestellt werden. Über eine Multi-Channel-Trichter-Analyse wird dabei auch eine exemplarische Customer Journey dargestellt.