Google Universal Analytics (Teil 1): Multi-Device-Tracking

26.05.2014 von Matthias Finke

google-logo-300x124Vor kurzem ist Google Universal Analytics aus seinem Beta-Status entlassen worden und voll funktionsfähig verfügbar. Eine der spannendsten Neuerungen für Werbetreibende seitens Google ist die Möglichkeit, geräteübergreifend zu tracken und damit die Customers Journey nachvollziehbar(er) zu machen.

Neue Erkenntnisse über das Kundenverhalten dank Multi-Device-Tracking

Daraus ergeben sich für Shopbetreiber bzw. Werbetreibende eine ganze Reihe neuer Möglichkeiten, sich über den Kunden und sein Verhalten zu informieren. Ließen die Zahlen in der Vergangenheit gerade im M-Commerce einen unübersichtlichen Interpretationsspielraum zu (so liegt z.B. auf dem Smartphone immer noch der Hauptfokus auf der Informationsbeschaffung), lässt sich dies jetzt in einen eindeutigen Zusammenhang mit Conversions auf den Desktop-PC bringen – oder umgekehrt. Erkenntnisse lassen sich jetzt  nicht nur durch selbstständige Interpretationen gewinnen, sondern anhand von tatsächlich nachvollziehbaren Zahlen, die anhand von User-IDs (ID-Tracking) ermittelt werden.

Anhand eines Beispiels wird schnell deutlich, worin die bisherige Herausforderung bestand, den Kunden über mehrere Endgeräte in Zusammenhang zu bringen und worin die Vorteile liegen, die Google Universal Analytics jetzt bietet.

Frau Müller schaltet für ihren Bürobedarfs-Online-Shop eine Anzeige für neue Schreibtische. Ausgerichtet ist die Kampagne explizit für Smartphones, denn anhand von Google Analytics hat sie festgestellt, dass die mobile Seite ihres Shops zwar häufig geklickt wird, aber kaum Conversions darüber erzielt werden. Nun möchte sie mit dem neuen Schreibtisch testen, ob es möglich ist, über explizit geschaltete Werbeanzeigen mehr Conversions über Smartphones zu erzielen.

In ihrem Google Analytics-Konto stellt Frau Müller fest, dass die Anzeige zwar ebenfalls recht häufig von Smartphone-Besitzern angeklickt wurde, aber die Zahl der Conversions in dem Bereich weiter stagnieren. Dafür stellt sie fest, dass der Schreibtisch auf dem Desktop-PC häufiger gekauft wird als vor der Anzeigenschaltung und das trotz des Verzichts von Werbung abseits vom Smartphone.

Zwar ist es in dem genannten Beispiel bislang recht einfach, einen Zusammenhang aus der Werbekampagne für Smartphones und der Steigerung der Conversions für den Schreibtisch herzustellen, doch es bleibt eine Interpretation. Zum Beispiel könnten Kunden über den Desktop-PC auch bei den neuen Artikeln auf den Schreibtisch gestoßen sein, oder er wurde häufiger als gewöhnlich empfohlen, da er eine besonders hohe Qualität besitzt. Ohne weitere Analysen einzelner Metriken wird sie keine wirklich qualifizierte Aussage über die Herkunft der Kunden bzw. den Erfolg ihrer Werbekampagne treffen können.

Daraus resultierte bisher im konkreten Fall folgende Darstellung in Google Analytics (die den ganz einfachen Weg zur Conversion darstellt):

  • Smartphone: 1  User
  • Desktop-PC: 1 User

Zu berücksichtigen ist zudem, dass das Beispiel sehr einfach ist und es für den Schreibtisch vermutlich verschiedene Werbekampagnen gegeben hätte, online wie offline. Unter diesen Umständen wäre eine Interpretation über den Erfolg der Werbung auf dem Smartphone noch deutlich schwieriger und könnte sich z.B. wie folgt darstellen:

  •  Smartphone: 1 User
  •  Tablet-PC: 1 User
  • Desktop-PC: 1 User

In Google Universal Analytics wird dieser Umstand jetzt vereinfacht:

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Frau Müller kann sehen, dass z.B. ihre Anzeige häufig geklickt wurde, die User allerdings nicht über ihr Smartphone den Artikel gekauft haben, sondern erst später am heimischen PC – und das ist dank der ID eindeutig identifizierbar.:

  • Smartphone → Desktop-PC: 1 User

oder, um beim komplexeren Beispiel zu bleiben:

  • Desktop-PC → Smartphone →   Tablet PC → Desktop-PC: 1 User

Weiterhin kann sie folgende Erkenntnisse aus Google Universal Analytics gewinnen:

  •   Sie kann nachvollziehen, dass ihre Werbekampagne für Smartphones einen positiven ROI haben, obwohl die Conversions für die Anzeige über das Smartphone gegen null tendieren.
  • Sie weiß, dass viele ihrer Kunden ein Smartphone nutzen um sich über Produkte zu informieren und kann daher ihre Werbung auf „Informationen“ ausrichten, anstatt direkt auf eine Conversion. Beispielsweise mit einer Call to Action wie: “Dieses Produkt für später vermerken”, oder “Hier klicken und später in Ruhe kaufen”.
  • Sie kann mittels Anzeigen auf weiteren Endgräten (wie z.B. Tablets) auswerten, welche ihrer Anzeigen an welcher Stelle am Besten funktionieren und ihr Werbebudget künftig zielgerichteter planen.

Was ist ID-Tracking?

Möglich wird das durch ID-Tracking. Im Klartext heißt das: Anhand von individuell vergebenen IDs (Achtung: Datenschutz beachten!), die z.B. beim Einloggen vergeben werden, lässt sich ein Besucher (jetzt „User“ genannt) eindeutig identifizieren und das unabhängig davon, mit welchem Gerät er die Website besucht. Damit bietet Google Universal Analytics ganz neue Möglichkeiten, das Nutzerverhalten zu analysieren und Erkenntnisse über die einzelnen Schritte auf der Customers Journey zu gewinnen. Auch um Rückschlüsse bei etwaigem Optimierungsbedarf an der einen oder anderen Stelle festzustellen, können sich die Statistiken als hilfreich erweisen. Schließlich kann z.B. eine hohe Absprungrate in einem Online-Shop auf einer mobilen Seite nichts mit dem Angebot an sich zu tun haben, sondern schlicht damit, dass der Kunde zu einem späteren Zeitpunkt am Desktop-PC den Kauf tätigt.

Attraktivitätssteigerung von Google AdWords

Das Beispiel zeigt aber auch, dass Google das Tool Google Universal Analytics nicht aus Nächstenliebe zur Verfügung gestellt hat. Im konkreten Kontext ist die Intention seitens Google vermutlich die Steigerung der Attraktivität von Google AdWords auf verschiedenen Endgeräten. Denn zum einen nimmt M-Commerce bei Werbetreibenden  einen vergleichsweise geringen Stellenwert bei der Verteilung des Budgets ein, zum anderen gibt es mit Facebook noch einen großen Konkurrenten auf dem Markt, der noch einiges mehr an Umsatz einfährt. Durch die transparenteren Möglichkeiten, etwas über den Erfolg seiner mobilen Kampagnen zu erfahren und gleichzeitig weitere Erkenntnisse über die Customers Journey zu gewinnen, könnte aber ein Umdenken stattfinden.

Messungenauigkeiten im Blick behalten

Bei aller Begeisterung über dieses neue Feature, das Google Universal Analytics bietet, bleiben alte Probleme bestehen. Loggt sich ein Nutzer bspw. nicht bzw. nicht auf jedem mobilen Endgerät ein bleibt auch sein Verhalten nicht bzw. nur lückenhaft darstellbar. Das lässt sich mit der Cookie-Methode vergleichen, da dort auch das generelle blockieren oder die zeitweise Löschung einen Einfluss auf die Messergebnisse hatte. Ebenfalls zu Abweichungen führen könnten z.B. folgende Szenarien:

Eigener Desktop-PC (Log-In, ID wird zu gewiesen) → Tablet PC eines Freundes/Familienmitgliedes (mit eigenem Log-In, neue ID wird zugewiesen) → Smartphone APP (eigener Log-In, ID wird erkannt).

Damit bleibt der Tablet in der Customers Journey im konkreten Beispiel auf der Strecke bzw. weist den Visit einer anderen ID zu.

Entsprechend sollten diese Abweichungen und Ungenauigkeiten bei der Analyse berücksichtigt werden.

Multi Device Tracking ist dennoch ein großer Fortschritt um das Verhalten von Usern und ihrer Customers Journey zu verstehen. Darüber hinaus lassen sich mit Google Universal Analytics wichtige und darstellbare Erkenntnisse über den tatsächlichen Erfolg von M-Commerce erzielen, aus dem sich gegebenenfalls Strategien oder Optimierungsbedarf an einzelnen Stellen offenbaren.

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Matthias Finke
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