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Universal Analytics – Das neue Google-Analytics mit Cross-Device-Tracking

Universal Analytics ist ab jetzt die offizielle Google-Analytics-Version. Hier ein kleiner Überblick, warum sich der Wechsel auf die Cross-Device-tracking-fähige Tracking-System lohnt und wie man dabei vorgeht.

Google Analytics Classic vs. Universal Analytics

Google Analytics ist das Web-Analyse-Tool mit der höchsten Verbreitung im Web. Man geht je nach Statistik von 50% bis 66% aus. Die letzten Jahre hat Google Analytics durch seine ca. 200 Mitarbeiter mächtig an Features zugelegt und damit den Quasi-Standard der Web-Analyse geschaffen. Google hatte dabei nicht „from scratch“ angefangen, sondern 2005 die Web-Analyse-Lösung „Urchin“ aufgekauft, 2006 die von Adaptive Path geschaffene Lösung „Measure Man“ dazuintegriert und seitdem kontinuierlich weiterentwickelt. Derzeit gibt es Google Analytics in 2 Versionen im Umlauf: das „klassische“ Google Analytics sowie das ab 2012 gestartete „Universal Analytics“.
Google hat nun offiziell das Ende der Beta-Phase für Universal Analytics verkündet: Jedes neu angelegte Analytics-Property setzt auf Universal-Analytics. Ein Grund, sich ab jetzt etwas näher mit einem möglichen Umstieg zu befassen.

3 Gründe, warum ein Wechsel zu Universal Analytics sinnvoll ist

Auf den ersten Blick bringt Universal Analytics nicht unbedingt wirkliche Killer-Features für die meisten Anwender mit. Dennoch ist die Version mal wieder ein Quantensprung, denn in Punkto Messgenauigkeit und Datenvielfalt kam doch einiges dazu. Es wurde bereits viel über das neue Analytics berichtet, hier greifen wir nochmal einige aus unserer Sicht überzeugende Argumente heraus, die einen Wechsel begründen:

  • Geräte-übergreifendes Tracking
  • Demografische Daten sind jetzt für Universal Analytics verfügbar
  • Neue Features werden nur für Universal Analytics ausgerollt (Update: Juni 2014)

Grund 1: Geräte-übergreifendes Tracking („Cross Device Tracking“)

Die wichtigste Neuerung betrifft das seit einigen Jahren nun tiefer erforschte Nutzungsverhalten im Web. Es ist inzwischen bezifferbar bekannt, dass ca. 90 % der Nutzer über mehrere verschiedene Geräte („Cross-Device“) im Internet nach Infos suchen, z.B. um eine Reise zu buchen oder bei der Auswahl und Beschaffung eines neuen Haushaltsgeräts. Dieses Online-Verhalten in der sogenannten „Customer Journey“ wurde jahrelang nicht angemessen in Web-Analyse-Tools erfasst. Man konnte zwar feststellen, ob Nutzer über ihre PCs mehrere Male im Monat auf die Website kommen, jedoch ist das bisherige Cookie-Verfahren in der Multi-Device-Welt nicht mehr alleinig ausreichend. Neue Tracking-Technologien nutzen darum eine eindeutige, persistente und aus Datenschutzgründen anonymisierte User-ID, die geräteübergreifend gesetzt werden muss. Diese ID teilt man dem Tracking mit, sobald der Nutzer erkannt werden kann, z.B. immer bei einer Registrierung, einem Login, oder auch bei einem personalisiertem Newsletterlink. Man erfasst damit also nur den eindeutig identifizierbaren Teil seiner Nutzer. Gerade von diesen Nutzern kann man jedoch wertvolle Erkenntnisse durch die Web-Analyse bekommen, denn diese haben sich registriert, was sehr wahrscheinlich auch das von der Website zu erreichende Ziel für die weiteren Nutzer ist.
Der Code-Schnipppsel zeigt, dass man die USER_ID (z.B. „12345“) einfach beim Initiieren des Tracking-Codes auf einer Seite als Parameter reinreichen kann.

ga('create', 'UA-XXXX-Y', { 'userId': 'USER_ID' });
ga('send', 'pageview');

Schauen wir uns das Cross-Device-Tracking mal an einem Beispiel an, damit klarer wird, wie das Konzept funktioniert.

Beispiel: Cross-Device-Tracking für Reise-Websites

Das Cross-Device-Tracking von Universal Analytics ermöglicht, das Nutzerverhalten genauer zu verstehen und besser darauf einzugehen. So lassen sich z.B. die häufigsten oder erfolgreichsten Abfolgen der genutzten Geräte erkennen. Für eine Reise-Website könnte man durch die neuen Cross-Device-Reports von Universal Analytics vielleicht folgende Gerätereihenfolge erkennen:
Desktop > Tablet > Desktop

Cross-Device-Tracking mit Universal Analytics

Hier ist nun interessant zu analysieren, warum das Tablet zwischendurch genutzt wird, und wann der Nutzer dann doch wieder zum PC greift. Eine mögliche Erklärung wäre folgende:

  • Anfangs wird am PC nach Reisen recherchiert
  • Später abends auf der Couch zeigt man am Tablet ein paar vorher ausgewählte Reiseunterkünfte seinem Partner.
  • Die eigentliche Buchung wird dann aber doch ein paar Tage später am PC vorgenommen.
Wie funktioniert das Cross-Device-Tracking mit der User-ID?
  • Ein Nutzer ruft die Reise-Website auf dem Desktop auf, findet was interessantes, klickt auf „Reise merken“ und wird aufgefordert, sich in seinen MyTravel-Bereich einzuloggen
  • Durch den Login wird seine eindeutige UserID „12345“ aus der Datenbank herausgesucht
  • Das Universal-Analytics-Tracking bekommt diese ID mitgeteilt, so dass der Website-Besuch unter dieser User-ID getrackt wird.
  • Der Nutzer wechselt abends auf sein Tablet und ruft dort die Reise-App auf. Diese loggt den Nutzer automatisch ein, was bei Apps ja so üblich ist.
  • Der Besuch/Nutzung der App wird unter der durch den Auto-Login bekannten ID „12345“ getrackt.
  • Universal Analytics erfasst also für den Nutzer einen Besuch auf dem Desktop, einen Besuch auf dem Tablet, und einige Tage später dann ggf. nochmal auf dem Desktop.
Was kann man mit diesen Daten anfangen?

Die erkannten Medienwechsel oder -brüche sind mögliche Anhaltspunkte für Optimierungen, denn idealerweise will man natürlich dem Nutzer keinen Gerätewechsel abverlangen, da dies dazu führen kann, dass der Nutzer seine Recherche oder Buchung hier abbricht. Wenn man nun aber weiss, dass viele Nutzer sowieso zum Tablet greifen, wäre es sinnvoll, diesen Gerätewechsel optimal zu unterstützen, z.B. durch eine Option a la „Gemerkte Reisen auf mein Tablet senden“. Auch den Rückwechsel auf den Desktop könnte man wieder vereinfachen. Entweder, indem man die Reisebuchung am Tablet so komfortabel oder attraktiv wie möglich macht (optimierte Tablet-Reisebuchung, responsives Design etc.). Oder parallel darauf hinweist, dass man später bequem am PC buchen kann. Die denkbaren Möglichkeiten zur Unterstütztung des Cross-Device-Verhaltens sind vielfältig – hier gibt es viel Spielraum für innovative und kreative Konzepte.

Fazit: Durch Cross-Device-Tracking wird also die Messgenauigkeit erhöht und man kann viel begründeter erfassen, wo es Probleme oder Chancen gibt, sein Angebot anzupassen.

Weitere Infos zum Cross-Device-Tracking und der dafür benötigten User-ID-Technologie:

Grund 2: Demografische Daten sind jetzt in Universal Analytics verfügbar

Google hat 2013 die Daten seines Display-Banner-Werbenetzwerks „DoubleClick“ auch für Google Analytics integriert (jedoch bisher nur für die Classic-Version). Die werbegestützte Datensammlung gibt viele Informationen über die Nutzer preis, wie z.B. Demografische Daten (Altersgruppen, Geschlecht) sowie Interessengruppen wie Sport/Musik etc.

Die DoubleClick-Integration (zuvor als „dc.js“-Feature bzw. „Demografische Daten“ bekannt) war vielleicht für einige noch ein Grund zum warten, steht aber nun in Universal Analytics zur Verfügung. Um das Feature zu nutzen ist nur eine kleine Code-Anpassung sowie ein Datenschutz-Hinweis wegen der deutlich umfangreicheren Datendichte notwendig.

ga('create', 'UA-XXXXXX-XX', 'ihremusterdomain.de');
ga('require', 'displayfeatures');
ga('send', 'pageview');

Beispiel: So können Online-Shops die DoubleClick-Daten nutzen

Für Online-Shop-Betreiber ist die Kenntniss der demografischen Daten potenziell hochinteressant, alleine schon um sein Angebot besser an seine Nutzergruppen anzupassen, denn folgende Fragen können durch die DoubleClick-Integration beantwortet werden, so dass man seine Entscheidungen durch Daten stützen kann:

  • Welche Zielgruppen erreiche ich?
  • Erreiche ich meine gewünschte Zielgruppe, z.B. „Frauen von 18-30 Jahren?“
  • Soll ich mehr Damenmodeartikel auf der Startseite anbieten?
  • Für welche Altersgruppe erstelle ich neue Teaser und Produkttexte?

So sieht ein Bericht für demografischen Daten (hier Altersklassen) aus:

demografische-daten-alter-google-universal-analytics

Hier ein Beispiel-Report, mit dem man sieht, wie sich verschiedene Interessengruppen bzgl. Website-Nutzung bis hin zu „Kauffreudigkeit“ unterscheiden:

demografische-daten-google-universal-analytics

Mehr Infos zur DoubleClick-Integration :

 

Grund 3: Neue Features werden nur noch für Universal Analytics ausgerollt

Das klassische Google Analytics soll für 2 Jahre weiter unterstützt werden. Jedoch wird es neue Features nur für die Universal-Analytics-Version geben. Wenn man sich anschaut, was Google alleine 2013 integriert hat (Profi-Segmentierung, Multichannel-Funnels, Demografische Daten, Klare Strukturierung der Oberfläche nach Akquisition, Verhalten, Conversions) ist vermutlich auch weiterhin noch viel vom Info-Titan Google zu erwarten.
Update Juni 2014: Die neuen „Enhanced Ecommerce“-Features und weitere sind bereits angekündigt.

Was hat Universal Analytics schon, was Classic Analytics nicht hat?

Universal-Analytics bringt bereits einige Features mit, die überwiegend für anspruchsvollere Einsatzzwecke größerer Websites hilfreich sind. Einiges ist jedoch durchaus für alle interessant, sobald sich das Wissen rumgesprochen hat und einfache Lösungen (z.B. zur Anbidung von Web-Cams) greifbar sind. Einige Neuerungen in der Datenerfassung in Universal Analytics sind:

  • Custom Dimensions: eigene Variablen, die beliebig befüllt werden können. Damit kann man in Analytics nach eigenen Kriterien untersuchen, z.B. Filtern von Besuchen, bei denen bestimmte Produkte gesehen worden sind, Trennung der Nutzer nach Erstkunde/Registrierter Nutzer/Newsletter-Empfänger etc.
  • Measurement Protocoll: Ermöglicht das Tracking beliebiger Geräte und Datenquellen innerhalb von Google Analytics. Beeindruckende Beispiele sind hier z.B. Kassensysteme, Lichtschranken, Spielekonsolen, Info-Kioske oder Web-Cams, die am Schaufenster vorbeigehende oder stehenbleibende Interessenten zählen – derzeit noch ohne Bilderkennung/Rasterfahndungs-Features 🙂
  • Mehr Konfigurationsoptionen: Session-Dauer, Ausschließen von bestimmten verlinkenden Domains (z.B. Eigentraffic durch eigene Systeme), Override von User-Agent/IP-Adresse und weitere

Was ist beim Wechsel auf Universal Analytics zu beachten?

Wie bereits erwähnt ist der Wechsel einfach möglich – allerding nur, wenn man Google Analytics ohne Anpassungen oder spezielle Tracking-Features nutzt. In folgenden Fällen sollte man jedoch etwas Zeit für die Umstellung einplanen:

  • Datenschutz / IP-Anonymisierung: Wer IP-Anonymisierung genutzt hat (das sollte eigentlich jeder!), muss eine minimale Anpassung im Tracking-Code vornehmen. Dies betrifft aber nur eine Zeile Code.
  • E-Commerce-Tracking in Universal Analytics hat eine neue Code-Syntax. Hier ist etwas mehr Anpassung erforderlich
  • Event-Tracking: Wer Klicks auf bestimmte Buttons/Banner etc. erfasst hat, muss dies ebenfalls umstellen, und etwas Zeit dafür einplanen, auch wenn die Umstellung programmiertechnisch trivial ist.
  • Ebenso ist beim Einsatz von Social Tracking, Cross-Domain-Tracking, Virtual Pageviews oder Custom Vars eine Umstellung der Syntax notwendig.

Best Practice: Tracking-Assessment bei mediaworx

Wer nicht weiss, ob er einige der genannten Features einsetzt, was naturgemäß bei im Hintergrund ablaufenden und oft undokumentierten Trackings nicht immer leicht erkennbar ist, sollte vor der Migration ein Tracking-Assessment als Bestandsaufnahme durchführen.

Unser mediaworx-Tracking-Assessment richtet sich an Mittelstands- und Großkunden und erfasst das bestehende Tracking detailliert, so dass eine Umstellung auf ein neues Tracking-System oder Version ohne Verluste ermöglicht wird. Wir setzen dazu folgendes strukturiertes Vorgehen ein:

  • Tracking-Kriterienkatalog – Eine Checkliste mit über 100 Tracking-Optionen
  • Check der Einrichtung des Web-Analyse-Tools und Tag-Manager
  • Automatisierter Crawl der Website nach fehlenden Trackings mit ScreamingFrog
  • Manuelle Code-Sichtung im Tracking-Quellcode, z.B. in Javascript, Java- und PHP-Dateien
  • Manuelle Code-Sichtung auf der Website, z.B. mit Plugins wie WASP, Ghostery und weiteren Tools

Der Vorteil ist, dass man nach dem Tracking-Assessment sein Tracking bestens kennt und dadurch sicher die Tracking-Lösung migrieren kann (auch auf eine komplett andere Tracking-Lösung). Es werden aber vor allem Tracking-Potenziale in Form von Best Practices und bisher nicht genutzten Maßnahmen sichtbar, wie z.B. fehlende Event-Trackings, Funnel und weitere Aspekte, so dass man die Chance hat, sein Tracking effektiv zu verbessern.

Mehr erfahren? Sprechen Sie uns gerne an!

Wie wechselt man auf Universal Analytics?

Da man seine bisher in Google erfassten Daten i.d.R. behalten will, ist eine Migration aller Google-Analytics-Properties der empfohlene Weg. Das Prinzip ist einfach: Man startet die Migration über Google Analytics und tauscht nach 1-2 Tagen den Tracking-Code aus. Wie oben erwähnt müssen dann eventuelle Code-Anpassungen vorgenommen werden. Bei der Gelegenheit lohnt sich oft der Einsatz des Google Tag Managers, mit dem man zukünftig das Tracking ohne Code-Austausch vornehmen kann.

Hier gibts alle Infos zur Umstellung

Etwas unklar ist, warum Google zwischendurch den Tipp gab, parallel Classic + Universal Analytics einzusetzen, denn wer dies gemacht hat, hat nun zwar bereits ein Universal-Analytics-Property, jedoch beinhaltet dieses weniger Daten als das viel früher eingerichtete Classic-Analytics-Property. Zum Erfahrung sammeln war dies wohl sinnvoll, nun kann dieser zusätzliche UA-Account jedoch in den meisten Fällen wieder gelöscht werden und das Classic-Property migriert werden.

Fazit:

Auch wenn wirkliche Killerfeatures ausbleiben, lohnt es sich in nächster Zeit auf Universal Analytics zu wechseln, da mehr Tracking-Genauigkeit durch das Cross-Device-Tracking möglich ist. Es ist keine dringende Eile angesagt, denn Google unterstützt das klassische Google Analytics noch für angekündigte 2 Jahre. Wer aber schon von den neuen Features profitieren will, und insbesondere wer seinen Nutzern einen angenehmen Cross-Device-Einsatz ermöglichen will, sollte aktiv werden und die in den meisten Fällen relativ einfache Umstellung jetzt angehen.

Ralf Schukay

Ralf ist Teamlead Analytics und CRO bei mediaworx. Er hilft Unternehmen dabei, ihre digitalen Services vertrieblich erfolgreicher zu machen, natürlich immer auf Basis messbarerer KPIs und mit Nutzerbedürfnissen und UX im Mittelpunkt.
Er liebt Musik, Filme, Lesen und Jogging, spielt Ableton und genießt mit seiner Familie Berlin und das Gartenleben.
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