Universal Analytics released – Auf in die Zukunft!

Google hat (endlich) sein Universal Analytics released! Das bedeutet:

  • Es ist out of Beta und damit Production Level Code
  • Es gelten die SLAs – Service Level Agreements (für 360 Kunden)
  • Alle Features der alten Version funktionieren auch in Universal
  • Neue Features werden nur noch für Universal entwickelt
  • Irgendwann müssen Sie umsteigen! (Aber es ist einfach)

Was war der große Shift?

Im Wesentlichen gab es drei große technologische und konzeptionelle Meilensteine:

Das Measurement Protocol

ist eine offene Schnittstelle, in das jedes System seine Daten tracken kann. Wie gewohnt natürlich der Analytics-Code auf der Website oder in der App (iOS Tracking und Android Tracking); aber auch jegliches System, das Daten liefern kann. Beispiele dafür sind Fernseher, Spielkonsolen, Warenwirtschafts- und Kassen-Systeme aber auch exotischere Anwendungen wie digitale Thermometer, Kaffeemaschinen. Dieser Artikel zeigt, wie damit auch User mittels Offline Tracking analysiert werden können. Google visualisiert das folgendermaßen:

Universal Analytics mit dem Measurement Protocol

Dass man damit auch Kaffeemaschinen tracken kann, zeigt dieses Video auf YouTube: http://youtu.be/fsgrN5dvNMg

Mit User Analyse zur vollständigen Customer Journey Analyse

Device Überschneidungen - Wieviele User verwenden was?

Ein wesentliches Feature ist erst letzte Woche released worden: Mit dem User-ID Tracking können in Google Analytics User endlich über Device-Grenzen hinweg erfasst werden: Echtes Cross Device Tracking eben. Dabei können authentifizierte User – egal über welches Device sie die Website, oder die App oder ein anderes Service nutzen – erkannt und die gesamte Customer Journey erfasst werden! Wichtig dabei:

  1. Die Authentifizierung muss mit intelligenten Konzepten vorangetrieben werden
  2. Der Datenschutz muss unbedingt beachtet und eingehalten werden!

Device Pfade in Universal Analytics

Damit lassen sich unter anderem die Device-Nutzung und Device Überschneidungen der eigenen Nutzer und Zielgruppen erkennen.

Aber neben der reinen Nutzung ist natürlich vor allem spannend, welche Device-Pfade User wählen, bevor sie kaufen (oder eines unserer anderen Ziele erfüllen).

User-Analysen statt Session-Tracking

Eine Erweiterung, die auch im klassischen Analytics bereits Einzug gehalten hat, ist dass nun auch Nutzer statt einfach nur Sessions analysiert werden können. Dies merkt man am besten bei der Definition von neuen Segmenten. Hier kann der sogenannte Scope definiert werden, und neben Session und Hit steht seit einiger Zeit auch “Nutzer” zur Verfügung. Damit lassen sich etwa Nutzer analysieren, die jemals die AGBs gelesen haben – im Vergleich zu Sessions, in denen die AGBs gelesen wurden…

Erweiterbarkeit: Custom Dimensions & Metrics

Die alten Custom Vars waren ehrlich gesagt nett, aber erfüllten nicht das, was man sich unter Tracking von Attributen und Werten von einem Enterprise Tool erwartet. Dem hat Google nun Rechnung getragen und mit der Einführung der Custom Dimensions und Metrics lässt sich nicht mehr maulen. Jedem Property stehen jeweils 20 Dimensionen und Metriken zur individuellen Konfiguration zur Verfügung – für Google Analytics 360° Kunden sind es jeweils 200 (siehe GA Datenlimits Dokumentation). Ein paar Beispiele, wofür die sich nutzen lassen:

  • e-commerce: Produktuntergruppen, Farbe, Gewicht, Material, Stil, Designer, Hersteller, …
  • Medien: Artikel-Autor, Artikel-Länge, Lesedauer, Scroll-Rate, Tags, …
  • User-Klassifizierung: Mitglied, Kunde, Stammkunde, Präferenzen, …

Damit gibt es nun wirklich keine Ausrede mehr, ein Tracking von der Stange zu nutzen: Tatsächlich sollten die Dimensionen und Metriken erfasst werden, die die tatsächlichen Wertschöpfungs- und Erfolgsparameter des jeweiligen Unternehmens sind. Weg von Standard-Reports zu aussagekräftigen Analysen!

Dimension Widening

Was in anderen Systemen auch schon länger möglich ist, wird nun durch das sogenannte Dimension Widening auch in Google Analytics Realität: Die erfassten Daten können durch hochgeladene Tabellen aus anderen Systemen erweitert werden. Ein klassisches Beispiel sind e-commerce Produkt-Daten: Wenn die Produkt-ID erfasst wird, können aus einer Produkt-Datenbank alle interessanten Produktdaten wie Unterkategorien, Attribute, Beschaffenheit, Farbe, etc. hochgeladen und bequem direkt in Analytics ausgewertet werden.

Blog Beispiel: Artikel Alter

In unserem Blog erfassen wir beispielsweise das Alter des Artikels zum Zeitpunkt des Aufrufs als Custom Dimension. Das würde uns einen ziemlich unübersichtlichen Report liefern, daher haben wir noch das Alter geclustered, wie man hier schön sehen kann:

Blog Artikel Alter geclustered

Im Auswertungszeitraum wurden also 1-6 Monate alte Artikel am häufigsten aufgerufen, gefolgt von 1-4 Wochen alten Artikeln und auf Platz 3 sind schon die Artikel, die am Tag ihres Erscheinens aufgerufen wurden. Bei uns spielt das Archiv (Artikel, die älter als 6 Monate sind derzeit noch keine so große Rolle).

Wie erfolgt die Migration auf Universal Analytics (Upgrade)

Ganz einfach! Zuerst muss das Backend umgestellt werden. Das können Sie entweder selbst durch einen Klick in den Property-Einstellungen veranlassen, oder Google stellt das im Laufe des Jahres automatisch um. Sie merken davon in den Auswertungen nichts, lediglich die Einstellungsmöglichkeiten verändern bzw. erweitern sich und Sie sind nun gerüstet, auf den neuen Code upzugraden.

Von ga.js zu analytics.js

Irgendwann sollten Sie die Code-Version auf Ihrer Website vom alten ga.js auf das neue analytics.js wechseln. Da bietet es sich an, im gleichen Atemzug auf den hauseigenen Google Tag Manager zu wechseln: Da funktioniert die Migration noch problemloser und Sie sind für künftige Tracking-Anforderungen noch besser gerüstet!

Universal Analytics Webinar

Wer sich gerne die Vorteile und die Features von Universal Analytics ansehen möchte, kann gerne an unserem Webinar am 25.4. um 13:00 teilnehmen. Achtung: Anmeldung erforderlich!

Hinterlassen Sie einen Kommentar: