Fast jeder benutzt Google Analytics.
Sowohl Startups als auch Multi-Millionen-Dollar-Unternehmen.
Einer der Gründe ist der unschlagbare Preis. (Es ist nämlich kostenlos.)
Darüber hinaus verfügt Google Analytics über viele Datensätze, die angepasst und personalisiert werden können. Man kann benutzerdefinierte Berichte erstellen lassen.
Google Analytics stellt ausführliche Informationen über die Besucher Deiner Seite, die konsumierten Inhalte und die Downloads oder verkauften Produkte zur Verfügung.
Leider stellt es diese Informationen nur als Ganzes zur Verfügung.
Es bleiben also viele Fragen offen.
Du musst Anpassungen vornehmen, um Lücken zu schließen und nützliche Daten zu erhalten.
Hier sind 5 Lücken in Google Analytics, deren Du Dir bestimmt noch nicht bewusst warst. Ich zeige Dir jetzt, wie Du sie sofort stopfen kannst.
1. Fall nicht auf die Vanity Metrics herein
Dein Traffic ist also über Nacht durch die Decke gegangen.
Einer Deiner Blog-Beiträge ist zur viralen Sensation geworden. Du hast über 100.000 Seitenaufrufe bekommen.
Du fühlst Dich wie ein SEO-Vordenker. Der ‚Zuckerberg‘ der Keyword-Recherche.
Du solltest aber lieber ganz schnell auf den Boden der Tatsachen zurückkommen.
Traffic und Seitenaufrufe sind sog. Vanity Metrics, oberflächliche Daten, mit denen man keine gut informierten Marketingentscheidungen treffen kann.
Sie sehen gut aus und machen Spaß, so wie ein Schaufensterbummel auf der 5th Avenue in New York City.
Dennoch sind sie oberflächlich.
Warum? Weil Du an ihnen nicht ablesen kannst, was den ROI beeinflusst.
100.000 Seitenzugriffe an einem einigen Tag sind zwar toll, aber leider nutzlos, wenn keiner dieser neuen Besucher zu Kunden wird.
Jeder Vermarkter klickt auf “Verhalten”, “Websitecontent” und dann auf “Alle Seiten”, um sich den Traffic nach “Quelle/Medium” sortiert anzeigen zu lassen:
Dann überprüft man in der Regel, welche Seiten gut besucht sind, um herauszufinden was funktioniert und was nicht.
Und wenn Du Dich dann selbst feiern willst, stellst Du fest, dass etwas nicht stimmen kann.
Die Absprung- und die Ausstiegsrate erzählen eine ganz andere Geschichte.
Die Seitenaufrufe sind zwar förmlich durch die Decke geschossen, die Besucher bleiben aber nicht lange auf Deiner Seite.
Der Traffic ist nutzlos.
Du hast Stunden, Tage oder sogar Wochen in die Erstellung neuer Inhalte gesteckt.
Darum solltest Du Dich auf die Kennzahlen konzentrieren, die Dir zeigen, was Besucher machen, sobald sie auf Deiner Webseite gelandet sind.
Hier ist ein Trick, damit Du den Vanity Metrics nicht erneut zum Opfer fällst.
Du solltest Dich nicht auf Gesamtzahlen, sondern auf Ereignisse, Zielvorhaben und Conversions konzentrieren.
Klick auf “Verhalten” und ruf dann unter “Ereignisse” den Bereich “Seiten” auf.
Du kannst Dir jede Seite anschauen und herausfinden, welche Konversionen stattgefunden haben.
Je nach Einstellung Deines Google Analytics Kontos kannst Du hier auch Zielvorhaben einsehen.
Du kannst die Informationen in ihre Bestandteile zerlegen, um herauszufinden, welche Formulare oder CTAs am besten funktionieren.
Und das ist nur der erste Schritt einer langen Reise.
Als nächstes musst Du herausfinden, warum Dein Telefon klingelt und wo der Anruf herkommt.
2. Wie man herausfindet, welche Seiten zu Telefonanrufen führen
Die durchschnittliche Conversion-Rate einer Landing-Page liegt bei 2,95 %.
Ganz schön deprimierend, wenn Du mich fragst.
Aber was genau bedeutet das für Deine Webseite?
Du gibst viel Geld auf AdWords aus, erstellst Inhalte für die SEO und verbringst viel Zeit in den sozialen Medien. Und das alles, um Traffic auf Deine Webseite zu bringen.
Dich jetzt stellst Du leider fest, dass die Besucher sofort wieder abspringen.
Zum Glück gibt es einen Kanal, der noch besser konvertiert als Deine Webseite.
Mit einem Anruf kann man, laut einer Studie von Invoca, 30-50 % der Kontakte konvertieren.
Das hört sich doch schon besser an!
Schreib einfach Deine Telefonnummer auf die Webseite und schon klettert die Conversion-Rate nach oben.
So einfach ist das. Was könnte da schon schief gehen?!
Laut der eben schon erwähnten Studie von Invoca, sind digitale Auslöser für rund 70 % dieser Anrufe verantwortlich.
Zu diesen “Auslösern” gehören Suchanfragen, Werbeanzeigen und Referrals.
Diese Informationen sind normalerweise nicht in Google Analytics zu finden.
Wenn Du dieses Zielvorhaben nicht extra eingerichtet hast, weißt Du nicht, wo dieser Anruf herkommt, der grad bei Dir eingeht.
Das Telefon klingelt. Toll. Du musst aber auch wissen warum es klingelt, sonst ist das schlecht.
Der Anrufer hat also Waren im Wert von 500 Euro bestellt.
Super! Aber wie viel Geld hast Du ausgegeben, um diesen Neukunden zu gewinnen?
Du hast keine Ahnung.
Du weißt zu diesem Zeitpunkt nicht einmal, ob der Kunde durch eine PPC-Anzeige oder eine Suchanfrage auf Dich aufmerksam geworden ist. Vielleicht hat er Deine URL auch direkt eingegeben.
Ein Kunde, der 500 Euro ausgibt, ist zwar toll, aber vielleicht hast Du vorher 750 Euro ausgeben müssen, um ihn zu gewinnen.
Zum Glück kannst Du auch in diesem Fall auf die Ereignisse von Google Analytics zurückgreifen, um aussagekräftige Daten zu eingehenden Telefonanrufen zu sammeln.
Das ist zwar nicht perfekt, aber schon mal ein guter Anfang.
Du willst das ‘Ereignis’, dass zum Anruf geführt hat, messen.
Du kannst Click-to-Call nutzen, indem Du Deine Telefonnummer um einen kleinen Code erweiterst.
<a href=”tel:+18001112222″>800-111-2222</a>
Wenn jetzt jemand mit seinen Handy auf Deine Seite zugreift, kann er einfach auf die Nummer klicken und Dich anrufen.
Diese Daten erscheinen dann auch in Google Analytics. Geh zu “Verhalten” und klick unter “Ereignisse” auf “Wichtigste Ereignisse”.
Du kannst diese Anrufe auch nach “Quelle/Medium” sortieren, um herauszufinden, welche digitalen Auslöser zu diesen Anrufen führen.
Ich kann die nächste Frage schon hören: „Aber Neil, wo kommen diese Anrufe denn her?“
Wir finden die Antwort auf diese Frage, indem wir “Zielseite” als sekundäre Dimension hinzufügen.
Gar nicht schlecht für eine kostenlose Software!
Jetzt kannst Du sehen, welche Zielseiten und Quellen zu den meisten Anrufen führen.
Allerdings führt nicht jeder Anruf zu einem Neukunden. Das erkläre ich jetzt noch genauer.
3. Conversions sind Leads, keine Kunden
Das Monatsende naht.
Deine Marketingberichte und KPIs sind heute noch fällig.
Du schließt Kampagnen ab, überprüfst die Kennzahlen ein letztes Mal und bereitest alles vor.
Und plötzlich fällt Dir auf, dass die organische Suche diesen Monat nur zwei neue Leads gebracht hat.
Das ist nicht gut! Da kommt man schon mal ins Schwitzen.
Warte mal, elf Leads sind über die sozialen Medien eingegangen, also alles im grünen Bereich!
Du lieferst Deine KPIs ab und Dein Chef sagt: “Schalte die organische Kampagne ab, wir machen jetzt nur noch sozial.”
Macht doch Sinn, oder? Schließlich hast Du nur zwei Leads durch die organische Suche und elf Leads über die sozialen Medien gewonnen.
Das stimmt so aber nicht ganz und könnte zu einem großen Fehler führen. Und zwar aus diesem Grund:
Diese “Conversions” sind zwar “Conversions”, aber nicht zwangsläufig auch “Kunden”.
Sind wir denn hier in der Schule?
Passt gut auf, denn der Unterschied ist wirklich wichtig.
Diese “Conversions” sind vielleicht nur Leads. In diesem Fall musst Du trotzdem noch Zeit und Geld investieren, um den Lead in einen zahlenden Kunden zu verwandeln.
Und nur weil elf Conversions (Leads) über die sozialen Netzwerke gekommen sind und lediglich zwei über die organische Suche, heißt das noch lange nicht, dass die organische Kampagne versagt hat.
So sehen Conversion-Ziele in Google Analytics aus.
Du verfolgst keinen monetären Wert.
Du triffst Marketingentscheidungen, die nicht auf Verkäufen sondern auf Micro-Conversions basieren.
Du triffst wichtige Entscheidungen, die Dein Personal oder das Budget betreffen, und verlässt Dich dabei ausschließlich auf Leads.
Das ist ein ernsthaftes Problem.
Der Unterschied zwischen 2 SEO-Leads und 11 Social-Media-Leads mag zwar am Anfang verschwindend gering erscheinen, aber wenn Du Dir die Berichte mal genauer anschaust, fällt Dir auf, dass die Gewinnung neuer SEO-Leads nur halb so teuer ist wie die Gewinnung neuer Social-Leads.
Dann findest Du heraus, dass der Lifetime Value der organischen Leads den Wert der anderen Leads um das 5-fache übersteigt.
An Ende sind die sozialen Leads viel teurer und bringen weniger Umsatz.
Vielleicht sind die zwei organischen Leads viel wertvoller als die elf sozialen Leads zusammengezählt.
Aber jetzt ist es zu spät. Du hast Dein ganzes Budget schon in die soziale Kampagne gesteckt.
Diese oberflächlichen Kennzahlen sind zwar auch wichtig, zeigen aber nicht immer die ganze Wahrheit.
Du kannst dieses Problem vermeiden, indem Du jeder Conversion einen Wert zuweist.
Hier ist ein Beispiel:
Der durchschnittliche Wert eines Kunden beträgt 1.000 Euro.
Die Kundengewinnungsrate liegt bei 25 %.
Ein Lead kostet also 250 Euro.
Diese Zahl kannst Du jetzt ins Zielvorhaben eintragen.
Ist damit jetzt alles abgedeckt? Natürlich nicht.
Dich schon dieses vereinfachte Beispiel kann Klarheit schaffen.
Du kannst Deine eigenen Werte nutzen, um Deine Zielvorhaben zu verfeinern.
Und wenn Du noch keine Werte hast? Auch kein Problem.
Schalte einfach eine PPC-Kampagne und sammle 100 Conversions.
Jetzt kannst Du ausrechnen, wie viel Geld Du für die PPC-Anzeige ausgegeben hast und wie viel Geld Du eingenommen hast. So kannst Du die Kosten pro Lead bestimmen.
4. Fall nicht auf den letzten Touchpoint des Attributionsmodells herein
Die Leute behaupten immer, dass PPC die beste Strategie ist, um Conversions zu generieren und Social Media nicht funktioniert.
Stimmt das?
Melde Dich in Google Analytics an. Auf den ersten Blick sieht es ganz so aus.
Allerdings siehst Du wahrscheinlich nur den “letzten Touchpoint”.
Dieses Problem taucht immer wieder auf.
Die Conversions Deines Zielvorhabens sehen wahrscheinlich so aus:
In diesem Beispiel sehen wir die organische Suche, PPC und direkten Traffic. Diese Quellen sind für die Conversions verantwortlich.
Jetzt werfen wir mal einen Blick auf den Pfad, der zum Kauf geführt hat.
Mit Google Analytics kannst Du sehen, welche Kanäle bei der Conversion eine Rolle gespielt haben. Bei einer großen E-Commerce Webseite sieht das so aus:
Die Kanäle Social und Display sind ganz links zu sehen.
Das macht durchaus Sinn. Meistens werden Kunden über die sozialen Medien oder eine Display-Werbung auf neue Produkte aufmerksam.
In der Mitte sehen wir dann die organische Suche und PPC.
Jetzt sucht der Kunde nach Informationen. Er ruft Webseiten auf und schaut sich mehrere Produkte an, um unterschiedliche Optionen miteinander zur vergleichen.
Ganz rechts sehen wir, dass der Kunde die Webseite direkt aufruft, um den Kauf zu tätigen.
Welche Schlüsse können wir daraus ziehen?
Alle Kanäle spielen eine wichtige Rolle in Conversion-Prozess. Es gibt auch Leute, die ein Produkt sofort kaufen, wenn sie auf eine PPC-Anzeige klicken oder eine Webseite besuchen.
Das heißt aber nicht, dass Deine Social-Media-Bemühungen nutzlos sind. Ohne sie würde schließlich niemand Deine Marke kennen!
Auf den ersten Blick sieht es fast so aus, als wären nur die letzten drei Kanäle für die Neukundengewinnung zuständig. Das ist bei näherer Betrachtung aber nicht der Fall.
Deine Kunden haben vielleicht zum ersten Mal in den sozialen Medien oder aufgrund von Display-Werbung von Deinem Unternehmen oder Deinem Produkt gehört.
Dann suchen sie nach Informationen und vergleichen ähnliche Produkte miteinander, indem sie auf PPC und die organische Suche zurückgreifen.
Vielleicht benutzt Du sogar Retargeting oder E-Mail-Kampagnen, um Interessenten immer wieder auf Deine Webseite zu locken.
Anschließend geben sie Deine URL direkt in ihren Browser ein und kaufen Deine Produkte.
Der ‘letzte Touchpoint’ lässt es dann so aussehen, als seinen hauptsächlich diese direkten Seitenaufrufe für Deinen Umsatz verantwortlich. Das ist aber nicht die ganze Geschichte.
Darum musst Du Dein Attributionsmodell in einen Prozess mit mehreren Schritten verwandeln.
Unter ‚Conversions‘ kannst Du die Conversion-Pfade und vorbereitete Conversions einsehen.
Als erstes werfen wir einen Blick auf “Letzter indirekter Klick”.
Der Name sagst eigentlich schon alles. Hier wird die Quelle/das Medium angezeigt, die den Besucher auf Deine Webseite geführt haben.
Dann schauen wir uns die “Erste Interaktion” an.
Der Name ist auch selbsterklärend.
In diesem Fall wir der Verkauf zu 100 % dem ersten Touchpoint zugeordnet.
Beim Modell “Linear” wird allen Touchpoints im Conversion-Pfad derselbe Wert für den Verkauf zugeordnet.
Wenn ein Kunde unsere Seite sowohl direkt, über die sozialen Medien, PPC-Werbung als auch über die organische Suche aufruft und dann einen Kauf tätigt, werden jedem Kanal 25 % zugeordnet.
Diese Überscheidungen werden im Bericht “Multi-Channel-Trichter” sichtbar.
Noch immer nicht zufrieden? Dann kannst Du das Modell “Positionsbasiert” benutzen.
Beim Attributionsmodell ‚Positionsbasiert‘ werden der ersten und der letzten Interaktion jeweils 40 % zugeordnet, während die verbleibenden 20 % gleichmäßig auf die dazwischenliegenden Interaktionen verteilt werden.
Im oberen Beispiel entfällt der Großteil auf die organische Suche und die direkten Zugriffe.
Die übrigen 20 % entfallen auf die sozialen Medien, PPC-Werbung, Display-Werbung und E-Mail.
Super! Du hast das größte Problem von Google Analytics erfolgreich bewältig.
5. Lass Dich nicht von Kennzahlen ohne Kontext in die Irre führen
Wenn man Google Analytics aufruft und das folgende Szenario vorfindet, erschreckt man sich erst mal gehörig.
Niemand will eine so hohe Absprungrate haben!
Das ist nämlich kein gutes Zeichen.
Es gibt aber immer ein paar Ausnahmen.
Das Ausmaß einer ‘akzeptablem’ Absprungrate ist immer von der jeweiligen Webseite abhängig.
E-Commerce-Seiten haben meistens eine niedrigere Absprungrate als Blogs.
Diese kann zwischen 26 % und 70 % liegen, sagt RocketFuel.
Der Spielraum ist sehr groß.
Und das macht die Sache auch so kompliziert.
Du betreibst eine Webseite und merkst, dass Deine Absprungrate über dem Branchendurchschnitt liegt.
Wenn Du Dir die Sache dann genauer anschaust, stellst Du fest, dass zwei Zielseiten für PPC-Werbung für diese hohe Absprungraten verantwortlich sind.
Auf den ersten Blick sieht das gar nicht gut aus.
Es könnte aber auch ein gutes Zeichen sein!
So eine Zielseite ist ja eigentlich dafür gedacht, Besucher in Kunden zu verwandeln.
Du willst nicht, dass diese Besucher auf die Homepage gelangen und dort von anderen Inhalten abgelenkt werden.
In diesem Fall ist eine hohe Absprungrate also vielleicht gar kein schlechtes Zeichen. Die Zielseite könnte genau das machen, wofür sie gedacht ist.
Und jetzt stellen wir uns folgendes Szenario vor.
Du hast eine hohe Absprungrate und nimmst sofort Veränderungen am Design oder dem Layout Deiner Webseite vor.
Was aber, wenn keins dieser Elemente für die hohe Absprungrate verantwortlich ist?
Vielleicht ist es etwas, das Du noch gar nicht in Betracht gezogen hast.
Lange Ladezeiten sind sehr häufig für hohe Absprungraten verantwortlich.
Eine Studie zu Ladezeiten von Kinsta zeigt, dass 75 % der Besucher sofort wieder abspringen, wenn die Seite nicht innerhalb von 5 Sekunden lädt.
Verstehst Du jetzt, dass man sich nicht allein auf eine Kennzahl verlassen sollte?
Eine “hohe Absprungrate” kann unzählige Gründe haben.
Und meistens ist es gar nicht so schlimm, wie es aussieht. Nicht immer sind das Design, der CTA oder die Inhalte für das Abspringen der Besucher verantwortlich.
Vielleicht hast Du das eigentliche Problem noch gar nicht gefunden.
Google Analytics ist wirklich super. Du solltest es auf jeden Fall auch weiterhin benutzen.
Du solltest die in diesem Artikel erklärten, häufig auftretenden Probleme aber immer im Hinterkopf behalten. Entscheidungen sollten niemals sofort getroffen werden. Man sollte immer erst zusätzliche Informationen sammeln und Kennzahlen im Kontext betrachten.
Fazit
Google Analytic ist schon fast nicht mehr wegzudenken.
Fast alle Unternehmen nutzen es, um gut informierte Marketingentscheidungen zu treffen.
Es ist kostenlos und lässt sich kinderleicht einrichten. Man wird sofort mit nützlichen Informationen versorgt.
Die Daten sind aber nicht immer komplett oder fehlerfrei.
Seitenaufrufe und die Anzahl der Besucher mögen Dir zwar ein gutes Gefühl verschaffen, diese Kennzahlen sind aber nur Vanity Metrics.
Seitenaufrufe sind vollkommen unwichtig, wenn die Besucher nicht zu Kunden werden. Die Absprungrate kann auch irreführend sein, wenn der Besucher vorher konvertiert ist.
Du musst auch nicht jeden Anrufer fragen, wie er von Deinem Unternehmen erfahren hat. Du kannst eingehende Anrufe mit Google Analytics verfolgen.
Mit dem Bericht ‚Vorbereitete Conversions‘ kannst Du mögliche Probleme mit den letzten Touchpoints ausschließen.
Viele Leute denken, dass man Google Analytics nicht personalisieren muss.
Du weißt es jetzt besser.
Welche Daten aus Google Analytics nutzt Du, um Marketingentscheidungen zu treffen?
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