Was kann Content Grouping?
Generell ist in der Web-Analyse schwierig zu sehen, welche Bereiche der Website wie stark und erfolgreich genutzt werden. Wer sich dazu noch in seinem Shopsystem oder CMS mit unaufgeräumten URL-Strukturen herumschlagen muss, kann seine Web-Analyse nur relativ aufwändig durchführen und tappt trotz zahlreicher Tracking-Daten im Dunkeln.
Content Grouping bringt Ordnung in die Webanalyse mit Google Analytics. Man strukturiert damit seine Seiten in Inhaltskategorien und kann diese dann einfacher im Überblick analysieren und miteinander vergleichen. Für Shop-Websites können z.B. Produktseiten, Produktkategorien, SEA-Landingpages und allgemeine Shop-Infoseiten unterschieden werden. Dies hilft ungemein bei der meist hohen Anzahl an Produktseiten und Produktgruppen, die ansonsten nur mühsam einzeln analysierbar sind.
So kann Content Grouping in einem Shop bei der Analyse helfen.
Content Groups lassen sich dabei auf vielfache Art einrichten, entweder über den Tracking-Code oder auch komplett über Google-Analytics ohne dass man Code anfassen muss. Eine gute Content-Grouping-Anleitung gibt z.B. Justin Cutroni. Im Folgenden wollen wir zeigen, wo Google Limitierungen setzt und wie man damit kreativ umgehen kann.
Das Problem mit Content Grouping
Das Problem bei Google Analytics: es lassen sich nur 5 Obergruppen (die sogenannten „Groupings“) einrichten. Diese Groupings können jedoch beliebig viele Gruppen aufnehmen.
Man muss sich also gut entscheiden, welche Groupings man anlegt und wie man hier die Gruppen vernünftig einsortiert. In der Webanalyse stellt das ein Problem dar, da nicht jede Webseite, wie im Beispiel der Google-Support-Seiten beschrieben, nur aus den 3 Gruppen Damen, Herren und Kindermode besteht. Die folgende Grafik beschreibt den schematischen Aufbau des Content Groupings:
Maximales Potential rausholen
Für jede Webseite ist es hilfreich, sich vorher ein paar Gedanken darüber zu machen, wie der Inhalt über dieses sehr hilfreiche Tracking-Feature strukturiert wird. Im Vordergrund muss auch immer der Gedanke stehen, dass die Elemente der Groupings und Groups jeweils miteinander vergleichbar sein sollten. Denn um auch in Zukunft vergleichbare Daten zu erlangen sollten die Gruppen möglichst konsistent aufgesetzt sein.
Folgende Möglichkeiten können ein konsistentes Content Grouping gewährleisten:
Reverse Grouping – Untergruppen zusätzlich als Hauptgruppe definieren
Für einen Shop mit mehreren Kategorien inkl. Blog/Magazin und ggf. auch Inhalten über lokale Stores könnten diese Elemente als Grouping zusammengefasst werden. Darin findet man dann die Hauptkategorien als Groups und die Items sind Unterkategorien. Durch das zusätzliche Segmentieren der Unterkategorien in ein eigenes Grouping können die Darunterliegenden Inhalte als Groups erfasst und später verglichen werden.
Beispiel: Reverse Grouping
Als Testobjekt haben wir uns die Website „www.euronics.de“ herausgesucht, an der wir diesen Ansatz darstellen:
| Grouping | Groups |
|---|---|
| Grouping 1: Produktwelt | Computer, DVD & Blu-ray, MP3, … |
| Grouping 2: Markenwelt | AEG, Canton, Loewe, … |
| Grouping 3: Beratungswelt | PC & Zubehör, TV & Heimkino, Kamera & Video, … |
| Grouping 4: Beratungswelt-Unterkategorien (Reverse Kategorie) | Netbook, Ultrabook, 3D TV, Lautsprecher, … |
Multiple Property-Ansatz
Aber auch die erste Möglichkeit stößt an Grenzen. Bei tiefverzweigten Inhalten unter einer Domain macht es Sinn verschiedene Google Analytics Properties einzubinden (wenn man es denn nicht schon hat). Der Vorteil hierbei ist, dass man pro Property 5 Groupings anlegen und somit weiter segmentieren kann. Das Einfügen mehrerer Instanzen auf einer Seite und gleichzeitig fehlerfreies Tracking ist jedoch nur mit Universal Analytics möglich
Am Beispiel der Hellweg-Baumarkt-Website „www.hellweg.de“ soll einmal das beschriebene Vorgehen demonstriert werden.
| Properties | Groupings | Groups |
|---|---|---|
| Property 1 | Grouping1: Armaturen & Brausen | Brausearmaturen, Brause-Sets, Zubehör, etc. |
| Grouping2: Interieur | Badewannen, Waschbecken, WC, etc. | |
| Grouping3: Sauna | Saunen 40mm, Saunen 45mm, etc. | |
| Property 2 | Grouping1: Bodenbeläge | Laminat, Parkett, Kork, etc. |
| Grouping2: Fenster & Türen | Dachfenster, Rollläden, Haustüren, etc. | |
| Grouping3: PKW & Fahrrad | Autozubehör, Autopflege, Fahrräder, etc. |
Cross- und Upselling auf Basis von gesehenen Inhalten
Wie stark interessieren sich Nutzer, die Smartphones ansehen auch für Smartphone-Zubehör?
Durch die Content-Gruppierung bieten sich unzählige Möglichkeiten um an hilfreiche Erkenntnisse über seine Nutzer zu gelangen. Die gezielte Segmentierung von Nutzern, die mehrere Gruppen hintereinander gesehen haben macht deutlich, wofür Nutzer sich noch interessieren und kann gute Ideen für Cross-/Upselling-Angebote wie dem oben genannten Beispiel geben. Dies kann man mit wenigen Klicks in Google Analytics herausfinden, indem man ein benutzerdefiniertes Segment verwendet, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
Einrichten eines Segments auf Basis von Content-Gruppierung in Google Analytics
Fazit:
Die vorgestellten Methoden sollen als Ansatz dafür dienen aus den eingeschränkten Möglichkeiten weiteres Potential zu schöpfen. Reverse Grouping ist vor allem dann geeignet, wenn man aus Usability-Gründen wenige Hauptkategorien hat und diese in der darunterliegenden Ebene stark verzweigt. Sie hat aber Defizite dabei, wenn diese auf einer Seite häufig vorkommen. Die Möglichkeit mit multiple Properties zu arbeiten ist für Websites mit vielen Kategorien und Verzeichnissen ideal, stößt aber an Grenzen, wenn es um die Anzahl der eingebundenen Properties geht. Die Wahl sollte also immer individuell an die jeweilige Umgebung angepasst werden und sollte mit erfahrenen Webanalysten durchgesprochen werden.
Wir interessieren uns dafür wie ihr das Content Grouping nutzt. Setzt ihr eine der Methoden bereits um oder habt ihr andere Wege gefunden, bei größeren, vielschichtigen Seiten die Gruppierung sinnvoll einzubinden?
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