So fügen Sie Dritt-Daten in Google Analytics ein

Wetterdaten in Google Analytics

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23. Juni 2017

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Die Web-Analyse beantwortet Fragen zum digitalen Kundenverhalten und Geschäftsgang, da jede Nutzeraktion wie Seitenaufrufe oder Klicks gemessen und analysiert werden kann. Aber wie verhält es sich mit dem Einfluss des Offline-Geschehens auf die digitalen Plattformen? Hat zum Beispiel das Wetter, der Devisenkurs oder das Ergebnis eines Fussballspiels einen Einfluss auf Ihr Online-Geschäft?

Um diese Fragen zu beantworten, zeigen wie Ihnen am Beispiel von Google Analytics, wie Sie solche Drittdaten mit Ihren Web-Daten kombinieren können.

Welche Daten können Sie in Google Analytics einfügen?

Als ersten Schritt sollten Sie sich fragen, welche Drittdaten sich auf Ihr Online-Geschäft auswirken könnten. Wenn Sie einen kleinen Online-Shop für Lampen unterhalten, ist es beispielsweise unwahrscheinlich, dass sich das Ergebnis eines Fussballspiels auf Ihr Geschäft auswirkt.

Im zweiten Schritt sollte geklärt werden, ob die gewünschten Drittdaten über eine API abrufbar sind. Wir möchten hier nicht zu stark auf die technischen Details eingehen, wichtig ist einfach, dass Sie zu Beginn eine passende API finden, die einerseits die gewünschten Daten liefert und andererseits nicht zu kostenintensiv wird, falls Sie für den Datenabruf zahlen müssen.

Wie fügen Sie die Drittdaten in Google Analytics ein?

Um die Drittdaten in Google Analytics einzubinden, benutzen wir den Google Tag Manager. Damit brauchen Sei keine Änderungen an Ihrem Quellcode vorzunehmen. Falls Sie nicht für die technische Implementation zuständig sind, können Sie diesen Schritt einfach überspringen. Denken Sie einfach daran, dass Sie für das Aufsetzen jemanden brauchen mit einem guten Verständnis von GTM, Javascript und APIs.

Für diejenigen, die sich für die technischen Details interessieren, hier einige Tipps:

Ein Grossteil der Arbeit passiert in einen Custom HTML Tag in GTM. In diesem Tag können Sie auf die gewünschten Drittdaten zugreifen und die Ergebnisse an Google Analytics weiterschicken.

  • Wenn Sie die API abfragen, speichern Sie die Ergebnisse in einer DataLayer Variablen, so dass Sie diese Werte einfacher im Google Analytics Tag einfügen können.
  • Schicken Sie diese Daten als einen Non-Interaction Google Analytics Event zu Google Analytics. Diese Methode erlaubt es, Seitenaufrufe normal zu messen ohne auf die API zu warten. Wir schlagen zudem vor, dass Sie die API-Daten als Session-Level Custom Dimension in Google Analytics speichern, die Sie mit dem Event senden.
  • Schliesslich schlagen wir vor, ein Cookie anzulegen, welches das Google Analytics Session Cookie nachbaut während dem API-Abruf. Dieses Cookie stellt sicher, dass das Script für den API-Abruf nur einmal pro Session ausgeführt wird.

Welche Fragen können Sie mithilfe der Drittdaten beantworten?

Wenn Sie genügend Drittdaten in Ihrem Google Analytics-Konto integriert haben, können Sie nach Korrelationen zwischen den Dritt-Daten und Ihren Web-Kennzahlen suchen.

Im folgenden Beispiel des Online-Shops "E-Kleidung" sehen Sie, wie Sie diese Daten benutzen können:

Im Beispiel-Report sehen Sie die Verbindung der Drittdaten mit der Produktkategorie "Socken". Dadurch können Sie sehen, bei welchem Wetter die meisten Socken gekauft werden.

Wetterdaten in GA - Kalt

Sie sehen, dass die Conversion Rate (gemessen als prozentualer Anteil der Detail-Seitenaufrufe auf denen ein Verkauf erfolgt) am höchsten ist, wenn es regnet. Die zweithöchste Conversion Rate ergibt sich bei leichtem Regen und die dritthöchste folgt, wenn es bewölkt ist. Das deutet daraufhin, dass Socken besser verkauft werden, wenn das Wetter schlecht ist.

Im nächste Beispiel verbinden wir die Produktkategorie "Swimwear" mit den gleichen Wetterdaten.

Wetterdaten in GA - Sonnig

Hier sehen Sie das gegenteilige Kaufverhalten zum  Sockenverkauf: Im Gegensatz zu Socken, verzeichnet "Swimwear" die höchste Conversion Rate wenn es sonnig ist.

Im letzten Beispiel verwenden wir Sport-Ergebnisse als Drittdaten und zwar die Tordifferenz bei Fussballspielen von Arsenal. Diesmal vergleichen wir die Drittdaten mit der Produktkategorie "Arsenal Trikot", um zu sehen, ob die Trikot-Verkäufe mit den Fussballergebnissen korrelieren.

Fussball Daten in GA

Hier fällt auf, dass die meisten Verkäufe und die höchste Conversion Rate bei der höchsten Tordifferenz von 3 Toren erzielt wurden.

Was können Sie mit diesen zusätzlichen Informationen machen?

Ihre Werbung-Strategie anpassen

Passen Sie Ihre Werbe-Kampagnen aufgrund der gefundenen Korrelationen an.

Wie in den Beispielen gezeigt, können Sie die Online-Werbung für die Produktkategorien "Socken" und "Swimwear" aufgrund des Wetters anpassen. Bei Regen oder schlechtem Wetter erhöhen Sie das Budget für "Socken" und senken es für "Swimwear". Bei gutem Wetter machen Sie es genau umgekehrt.

Dasselbe gilt für die Trikot-Verkäufe: Erhöhen Sie die Budgets der Teams, die gerade Spiele gewonnen haben.

Diese Budgetänderungen können Sie natürlich manuell vornehmen, wir empfehlen Ihnen jedoch, auch dies zu automatisieren. Wie Sie das machen, erfahren Sie in einem unserer nächsten Artikel.

Webseiten-Inhalt anpassen

Neben dem Anpassen der Werbe-Strategie, können Sie diese neuen Informationen nutzen, um Ihre Webseite dynamisch anzupassen. Sie können dieselbe APIs benutzen, um die Produkte auf der Startseite Ihrer Webseite zu ändern und abhängig vom Wetter oder anderen Drittdaten darzustellen.

Nächste Schritte

Der nächste Schritt für Sie und Ihr Team wäre nun, zu überlegen, welche Drittdaten am ehesten einen Einfluss auf Ihr Geschäftsmodell haben. Suchen Sie dann eine geeigneten API für diese Drittdaten und fangen Sie an, die Daten zu tracken.

Falls Sie Fragen zum Thema haben, senden Sie mir gerne eine E-mail.

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