Recap: GMP-Con – die Erste ihrer Art

1. Juli 2019 | Von in Agenturleben, Google Analytics

Köln, 36(0)° und es wird noch heißer. Und zwar so heiß, dass die Köpfe rauchen. Bei bestem Wetter trafen sich am Mittwoch und Donnerstag Webanalysten und solche, die es mal werden wollen, in der schönsten Stadt am Rhein (so zumindest die Lautsprecheransage im IC).

Organisiert wurde das Ganze von e-dialog und lunapark in Kooperation mit Google. Neben sehr Analytics-lastigen Themen standen bei der GMP-Con erstmalig auch die weniger geläufigen Tools der Google Marketing Platform, wie Optimize 360, im Fokus. Die Produkte der Google Marketing Platform sollen eine 360-Grad-Kundenbetrachtung ermöglichen.

Am Mittwoch konnten die Teilnehmer sich zu ganztätigen Trainings in kleinen Gruppen anmelden. Zur Auswahl standen Google Analytics, Google Tag Manager, Google Data Studio und Conversion-Optimierung mit Google Optimize, wobei ich mich für das Data-Studio-Training entschieden habe. Nun kann ich es kaum erwarten, großartige Dashboards zu bauen. Die Trainings waren perfekt für Einsteiger, die sich bisher noch wenig mit der Materie auseinandergesetzt haben.

Vom Konferenz-Tag habe ich folgende vier Learnings mitgebracht:

1.      Datendifferenzen sind okay

In einer perfekten Welt würden Umsätze und andere Zahlen, die wir in Facebook oder Google Ads tracken, 1:1 in Analytics widergespiegelt werden. Warum das nicht der Fall ist, hat Michaela Linhart von e-dialog in ihrem Vortrag „Facebook & Google Analytics in Love“ zusammengefasst und knapp 20 Tipps mit an die Hand gegeben, wie man die Datendifferenzen auf ein akzeptables Maß reduzieren kann. Ein vollständiges Ausmerzen ist allerdings utopisch, da schon die jeweilige Grundlage – das Tracking – eine unterschiedliche Basis hat (Nutzer-Login bei Facebook vs. Cookies bei Analytics). Nach Beherzigung all ihrer Tipps kam sie in einem Anwendungsbeispiel immerhin selbst noch auf eine Abweichung von etwa 20 %.

2.      Nomenklatur oder: Vorgaben für alle bitte

Eine Maschine ist nur so schlau, wie der Mensch, der sie bedient. Bezogen auf das Kampagnen-Setup gilt das auch für Analytics. Denn wenn hier die vermeintlich gleiche Kampagne unterschiedlich benannt wird (bspw. einmal groß und einmal klein geschrieben), wertet Analytics dies als zwei Kampagnen, was für die Auswertung ungünstig ist. Gleiches gilt für die Erstellung von UTM-Parametern. Hier sollte sich im Vorfeld auf eine einheitliche Benennung verständigt werden. Soll Traffic von Google Ads mit cpc oder ppc benannt werden? Ideal wäre hier ein Standarddokument, also eine Nomenklatur, bspw. in Form einer Exceltabelle, die immer auf dem aktuellen Stand ist und auf die alle Mitarbeiter Zugriff haben. Diese sollte zudem intern als verbindlich gelten. Die Nomenklatur wurde sowohl von lunapark (Heike Lück und Maike Duhr) als auch von congstar (Mario Rimbach und Sascha Schau) wärmstens empfohlen. Für alle, die Probleme bei der Erstellung von einheitlichen UTM-Parametern haben, gab es auch noch einen Tool-Tipp.

3.      Nutzt mehr Segmente

Segmente erlauben eine individualisierte Betrachtung der eigenen Daten und können je nach Bedarf sehr spezifisch aufgesetzt werden. In der Praxis werden sie jedoch leider viel zu stiefmütterlich verwendet, weiß Markus Vollmert von lunapark. In seinem Vortrag gab es deshalb konkrete Beispiele, wo und wie diese aufzusetzen sind, damit das (Enhanced) E-Commerce-Tracking optimal genutzt werden kann. Segmente können übrigens auch mit anderen Nutzern geteilt werden. In der Analytics Solutions Gallery (Login erforderlich) findet man neben geteilten Segmenten auch Dashboards und benutzerdefinierte Berichte.

4.      Testen, testen, testen

Wer nicht wagt, der nicht gewinnt. Sophie Kubec von e-dialog empfiehlt unbedingt eine Testing Culture, denn das eigene Bauchgefühl muss nicht zwangsläufig mit tatsächlichen Test-Ergebnissen übereinstimmen. Das hat auch eine Live-Demonstration gezeigt, bei der drei Teilnehmer Ergebnisse von realen Testings prophezeien sollten. Dass die Vorhersagen der Teilnehmer oft weit auseinander lagen, beweist, dass Tests über einen längeren Zeitraum (mindestens 30 Tage) mit einer ausreichend großen Zielgruppe unumgänglich sind. Als Einschätzungshilfe hat Sophie noch dieses Tool mit an die Hand gegeben, wobei zu beachten ist, dass bei einer zu langen Testdauer ggf. bei der Testgruppe nachgebessert werden muss.

Danke

Vielen Dank an die Veranstalter für zwei inspirierende Tage in Köln mit perfekter Organisation und reichlich neuem Input. Insbesondere für Analytics-Neulinge gab es allerhand zu lernen.

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Stefanie Entrup

Stefanie Entrup ist Team Lead Webanalyse und CRO sowie Team Lead Performance bei der Online-Marketing-Agentur Bloofusion. Im Bloofusion-Blog liefert sie Insights zu Webanalyse- und SEA-Themen.

Sie liebt Medien und verbringt viel Zeit mit Büchern, Serien, Filmen & Co. Ihre kreative Ader lässt sie beim Malen und Basteln aus.

Stefanie ist in den folgenden sozialen Netzwerken vertreten:

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