Warum Sie ein Analytics-Audit benötigen: So stellen Sie sicher, dass Ihre Daten korrekt sind

Daten sind ein großes Geschäft. 90 % der Unternehmensstrategien beinhalten die Investition in Daten, um neue Zielgruppen zu erreichen und Erfahrungen zu personalisieren.

Aber was ist, wenn die Daten, auf die sie sich verlassen, nicht korrekt sind? Die meisten Analyse-Setups sind fehlerhaft. Und fehlerhafte Konfigurationen und verzerrte Ergebnisse führen oft zu fehlgeleiteten Entscheidungen.

Da schlechte Daten schlimmer sind als keine Daten, bedeutet dies, dass die meisten gängigen Analysetools (einschließlich Google Analytics) die meisten Unternehmen in die Irre führen.

Wenn Sie Daten verwenden, um Ihr Marketing zu steuern, ist es wichtig sicherzustellen, dass die Daten vertrauenswürdig sind. Dieser Beitrag hilft Ihnen dabei, Ihre Analysen zu prüfen und auf dem richtigen Weg zu bleiben, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Verfehlen Sie Ihre Marketingkampagnenziele? Auditieren Sie Ihre Analysen

Die Marketingdatenanalyse hat zwei zentrale Zwecke:

1. Um die Effektivität Ihrer Marketingkampagnen zu messen;

2. Um festzustellen, was Sie anders machen können, um die Ergebnisse in Ihren Marketingkanälen zu verbessern.

Die Rohdaten, die Analytics sammelt, informieren Ihre Marketingstrategie und ermöglichen es Ihnen, einen Aktionsplan zu erstellen, der mehr für Ihr Geld bringt.

Verbesserungen können jedoch nur vorgenommen werden, wenn sich die Daten stapeln , und die bloße Ausführung von Analysen bietet keine Garantie dafür.

Laut einer Studie von Netacea geben 68 % der Unternehmen an, von verzerrten Analysen betroffen zu sein, die durchschnittlich 4 % der jährlichen Umsatzeinbußen verursachen. Das macht schlechte Analysedaten genauso schädlich wie Werbebetrug (mit Bots, um Klicks auf Anzeigen vorzutäuschen), der Unternehmen jährlich 42 Milliarden US-Dollar kostet.

Verzerrte Daten können aus mehreren Gründen auftreten:

• Fehler in Datensätzen . Redundanzen, Tippfehler, unregelmäßige Benennung sowie unvollständige und veraltete Daten.
• Fehlende Normalisierung . Daten werden nicht in einem konsistenten Format übertragen, um eine vergleichbare und kompatible Analyse zu ermöglichen (z. B. ein Datensatz zeigt das Jahreseinkommen und ein anderer das vierteljährliche Einkommen).

Ein größeres Problem sind jedoch Bots .

Hacker und Betrüger verwenden Bots, um auf Anzeigen zu klicken und Werbebudgets zu verschwenden, Waren zu kaufen, Inhalte durch Bulk Scraping zu stehlen, Konten zu hacken und Kartendaten zu stehlen. Solche Aktivitäten wirken sich auf die Daten aus, die Sie sehen.

Selbst wenn die Bots Sie nicht direkt angreifen, verzerren sie die Statistiken, sodass Sie nicht sehen, was wirklich auf dem Markt passiert.

Das Ergebnis sind schlecht ausgeführte Kampagnen und verschwendete Ausgaben. Untersuchungen von Netacea zeigen, dass mehr als die Hälfte der Unternehmen aufgrund falscher Analysen Sonderaktionen durchgeführt, neue Waren bestellt oder ihr Marketingbudget aufgebraucht haben.

Brian Uffelman, VP und Sicherheitsevangelist bei PerimeterX, sagte gegenüber Ecommerce Times:

Da Bots oft bis zur Hälfte des Webverkehrs ausmachen, können Verluste durch schlechte Geschäftsentscheidungen aufgrund verzerrter Analysen erheblich sein und von Millionen bis zu einigen Milliarden Dollar reichen.

Bots verzerren viele KPIs und Metriken, einschließlich Benutzer-Tracking und -Engagement, Sitzungsdauer, Absprungraten, Anzeigenklicks, Look-to-Book-Verhältnisse, Kampagnendaten und Konversionstrichter.

Für E-Commerce-, Reise- und Medienseiten ahmen nicht autorisierte Scraping-Bots Menschen nach, indem sie Auflistungen, Preise und Inhalte dynamisch überprüfen, was zu verzerrten Daten führt.

Ein Marketinganalyse-Audit bewertet die Datenqualität und Glaubwürdigkeit, um verzerrte Informationen zu vermeiden. Es ist eine Risikobewertung, die sicherstellt, dass die Zahlen, auf die Sie sich bei der Entscheidungsfindung verlassen, genau und relevant sind.

Regelmäßige Audits geben Ihnen die Gewissheit, dass Ihre Daten Marketingkampagnen verbessern – nicht schaden.

Wirtschaftsprüfung stellt die richtigen Fragen

Marketing Analytics ist jede Art von Datenanalyse, die Sie bei Ihren Marketingbemühungen unterstützt. Dies kann Web-, Social-Media- oder Verkaufsanalysen sowie eine breite Palette von Analysetools umfassen, wie z.

• Google Analytics;
• Adobe Analytics;
• Google-Anzeigen;
• Marketo;
• Zwangsversteigerung;
• Woopra;
• Hootsuite;
• Sprout Social;
• SEMRush;
• Ahrefs.

Aber unabhängig von Kanälen oder Software deckt Analytics eine oder mehrere der drei Hauptkategorien ab:

1. Beschreibende Analytik . Verwenden von Daten, um herauszufinden, was in der Vergangenheit passiert ist. Verwenden Sie beispielsweise Google Analytics (GA), um zu messen, wie viele Seitenaufrufe und Klicks ein Blogbeitrag in 30 Tagen im Vergleich zu einem ähnlichen Beitrag hatte, den Sie in der Vergangenheit veröffentlicht haben.
2. Vorausschauende Analytik . Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um genaue Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen, z. B. die Identifizierung profitabler Segmente auf der Grundlage von Zielgruppendemografie, Interessen und Verhalten.
3. Präskriptive Analytik . Verwendung von Daten aus der Vergangenheit, um wirkungsvolle nächste Schritte zu empfehlen. Wenn Predictive Analytics beispielsweise auf einen Anstieg neuer Besucher hindeutet, können Prescriptive Analytics Ihnen dabei helfen, die besten Produkte und Werbebotschaften zu identifizieren, die Sie bewerben möchten.

Ein Marketinganalyse-Audit kann genauso auf deskriptive, prädiktive oder präskriptive Analysen angewendet werden, um dieselben Fragen zu beantworten:

1. Sind die Daten korrekt? Kann man Daten vertrauen und stimmen sie mit anderen Systemen überein? Stimmen die GA-Daten beispielsweise mit den Daten Ihrer E-Commerce-Software überein?
2. Was fehlt? Erhalten Sie das vollständige Bild aus Ihren Daten? Ist alles richtig eingerichtet und konfiguriert? Ist etwas kaputt?
3. Sind die Daten aussagekräftig? Sind Messwerte relevant für das, was Sie erreichen möchten? Sind zum Beispiel Likes wirklich aussagekräftig oder sind Klicks die bessere Metrik?
4. Was können Sie messen und analysieren, um aussagekräftigere Ergebnisse zu erzielen? Welche Nachverfolgung kann für optimale Einblicke, Erreichbarkeit des Teams und Handlungsfähigkeit eingerichtet werden?
5. Haben Sie eine ordnungsgemäße Qualitätssicherung durchgeführt? Machen Zahlen Sinn? Zahlen, die zu überraschend oder anders sind, sollten niemals für bare Münze genommen werden

So prüfen Sie Datenanalysen für eine bessere Marketingleistung

Der Marketinganalyse-Auditprozess ist in zwei Teile gegliedert:

1. Identifizieren Sie, was gemessen werden soll;
2. Überprüfen Sie Ihr aktuelles Analytics-Setup.

Bevor wir uns mit diesen Schritten befassen, ist es wichtig zu erkennen, dass Analysedaten nie perfekt sind .

Erwarten Sie nicht, nach der Prüfung eine 100-prozentige Genauigkeit zwischen den Datenquellen erreichen zu können. Werbeblocker, Gerätetyp, Javascript-Fehler, Seiten-Timeouts, deaktivierte Cookies, unterschiedliche Methoden zwischen Tools und Bots werden alle Daten beeinflussen.

Google Analytics verwendet Beispieldaten, um Berichte zu erstellen. Wenn Sie beispielsweise einen benutzerdefinierten Bericht in GA mit einem Datenbereich erstellen, der 700.000 Sitzungen umfasst, verwendet Google nicht alle diese Sitzungen. Stattdessen wird möglicherweise die Hälfte verwendet und eine geschätzte Gesamtsumme bereitgestellt, was das Laden des Berichts erleichtert.

Auf der Hilfeseite von Google heißt es zur Datenprobenahme:

In der Datenanalyse ist Sampling die Praxis, eine Teilmenge aller Daten zu analysieren, um die aussagekräftigen Informationen in dem größeren Datensatz aufzudecken.

Wenn Sie beispielsweise die Anzahl der Bäume in einem 100-Morgen-Gebiet schätzen möchten, in dem die Verteilung der Bäume ziemlich gleichmäßig ist, können Sie die Anzahl der Bäume in 1-Morgen zählen und mit 100 multiplizieren oder die Bäume in einem halben Morgen zählen und mit 200 multiplizieren, um eine genaue Darstellung der gesamten 100 Acres zu erhalten.

Wenn Sie eine Genauigkeit von 90–95 % haben, haben Sie gute Daten, mit denen Sie arbeiten können. Wenn Sie Stakeholdern Daten präsentieren, ist es wichtig, deutlich zu machen, dass Daten nicht zu 100 % vertrauenswürdig sind.

Identifizieren Sie die KPIs, die für Ihr Marketing wichtig sind

Je weiter Sie Ihr Netz auswerfen, desto größer sind Ihre Chancen, irrelevante Informationen zu erfassen, die nicht zu Ihren Gesamtzielen beitragen. Der erste Schritt Ihres internen Audits besteht darin, sich darüber im Klaren zu sein, was für Ihre Marketingziele wichtig ist.

Überprüfen Sie Ihre aktuelle Marketingkampagnenstrategie und Ihren Messplan. Marketingtaktiken sollten sich an Key Performance Indicators (KPIs) orientieren.

Wenn Ihre Marketingkampagne beispielsweise die Erstellung von mehr Blog-Inhalten umfasst, könnte ein unterstützender KPI darin bestehen, den markenbezogenen organischen Suchverkehr zu erhöhen. Wenn die Steigerung des Website-Traffics der wichtigste KPI ist, ist eine Metrik wie Social-Media-Follower möglicherweise weniger wertvoll und es lohnt sich nicht, sie in dieser Kampagne zu messen.

Hier ist ein Beispiel für einen Marketingplan von Fresh Egg:

Sehen Sie sich Ihre KPIs genau an und bewerten Sie jeden einzelnen auf Relevanz.

1. Verwendet es verfügbare Daten (dh tragen die Daten zur Verbesserung der Marketingeffektivität bei)?
2. Bezieht es sich auf Ihr Marketingziel?
3. Handelt es sich um ein Verhältnis oder einen Vergleich (z. B. könnte ein KPI zur Steigerung des Benutzerengagements darin bestehen, die Sitzungsdauer oder die Zeit vor Ort für einen Zeitraum im Vergleich zu einem anderen zu erhöhen)?
4. Ist es einfach, darüber zu berichten? Kann Ihr Team den KPI leicht verstehen und warum er wichtig ist?

Alles, was nicht relevant ist, muss nicht nachverfolgt werden.

Stellen Sie als Nächstes sicher, dass die unternehmensweiten Analysen aufeinander abgestimmt sind. Können Verkäufe beispielsweise dem Kanal zugeordnet werden?

Die Zuordnung ist für das Marketingteam wichtig, um zu verstehen, wie ihre Bemühungen zu einem Verkauf geführt haben, und für das Verkaufsteam, um zu sehen, ob ihr Material zu Conversions führt. Es ist sinnvoll, dass Auditteams aus Marketing- und Vertriebsmitarbeitern bestehen, um die Auditqualität in Bezug auf ihre Bedürfnisse zu überprüfen.

Überprüfen Sie, ob benutzerdefinierte Kanäle für bestimmte KPIs vorhanden sind. Wenn Sie beispielsweise soziale Medien als Teil Ihrer Marketingkampagne verwenden, werden organische soziale Medien von bezahlten sozialen Medien und Inhalten, die von Ihrem Publikum geteilt werden, getrennt?

Die getrennte Verfolgung jedes Kanals erleichtert die Berichterstattung und Bewertung des Beitrags von Kampagnen zu Marketing- und Unternehmenszielen.

Die Marketingstrategie entwickelt sich mit jeder Kampagne weiter. Überprüfen Sie Ihren Messplan, um den Wert von KPIs mindestens einmal jährlich zu bewerten, vorzugsweise jedoch vierteljährlich oder wenn Sie eine neue Kampagne starten.

Überprüfen Sie Ihr aktuelles Analyse-Setup, um die Datenqualität zu verbessern

Während Prüfungsteams von spezialisierten datenwissenschaftlichen und technischen Fähigkeiten profitieren, werden Analysetools zunehmend benutzerfreundlicher. Jeder, der mit den Analyseplattformen Ihres Unternehmens vertraut ist, kann diese interne Revisionsanalyse durchführen.

Bevor Sie beginnen, benötigen Sie Zugriff auf Administratorebene, um die Leistung vollständig bewerten zu können. Wenn Sie dies noch nicht haben, fragen Sie Ihren Systemadministrator nach Zugriff.

Erstellen Sie eine Liste der Elemente, die Sie analysieren müssen, und stellen Sie die korrekte Konfiguration sicher. Die Elemente in dieser Liste beziehen sich auf Metriken, die für Ihre KPIs wichtig sind.

Wenn Sie beispielsweise einen E-Commerce-Shop betreiben und Ihr Ziel die Kundenakquise ist, sollten Sie das E-Commerce-Tracking überprüfen.

Annie Cushing von Annielytics führt unter anderem folgende Analysen durch, wenn sie Google Analytics-Audits durchführt:

• Wenn die Website E-Commerce-Tracking verwendet, befindet sich der Tracking-Code auf allen Conversion-Seiten?
• Wenn die Website E-Commerce-Tracking verwendet, gibt es JavaScript- oder serverseitige Programmierfehler vor der _trackTrans()-Methode, die das Auslösen verhindern?
• Wenn die Website E-Commerce-Tracking verwendet, enthält der Code Währungssymbole oder Tausende von Trennzeichen im Code?
• Wenn die Website E-Commerce-Tracking verwendet, verwenden ihre Produkte oder Geschäfts-IDs Apostrophe?

Eine Aufschlüsselung zur Durchführung eines vollständigen GA-Audits finden Sie in unserem DIY Health Check Guide.

Ihre spezifische Checkliste hängt von Ihrem Marketing- und Messplan ab, aber es gibt acht wesentliche Aufgaben, die bei jedem Audit ausgeführt werden sollten.

1. Überprüfen Sie, ob die Analysecodes korrekt installiert sind

Die Integrität Ihrer Daten hängt von korrekt funktionierenden Analysecodes ab. Überprüfen Sie zunächst, ob Sie den Code (bzw. den Google Tag Manager-Code für Google-Anzeigen) auf allen Seiten Ihrer Website korrekt installiert haben.

Der Analytics-Code sollte direkt vor dem schließenden </head>-Tag vollständig eingefügt werden. Es funktioniert, wenn es im Text- oder Fußzeilenabschnitt Ihres Website-Codes installiert ist, aber es dauert länger, bis es geladen ist, und erfasst möglicherweise nicht alle Daten.

Tracking-bezogene Probleme werden in Echtzeitberichten deutlich. Wenn Sie aktive Besucher haben und der Tracking-Code keine Informationen in Echtzeit sendet, funktioniert der Code nicht richtig.

Verwenden Sie eines der folgenden Tools, um die korrekte Installation zu überprüfen:

• GA-Checker;
• Geiger;
• Google Analytics-Debugger.

2. Überprüfen Sie den Benutzerzugriff, um die Sicherheit aufrechtzuerhalten

Haben die richtigen Personen den richtigen Zugriff und die richtigen Berechtigungen für Ihre Analysen? Untersuchungen von Beyond Identity zeigen, dass fast 25 % der Mitarbeiter angeben, dass sie immer noch Zugriff auf Konten von früheren Arbeitsplätzen haben.

Da Analysen Cloud-basierte Plattformen sind, gefährdet jeder, der Zugriff auf Ihre Daten hat und diese nicht benötigt, die Sicherheit.

Zugriffsdetails sind in Ihrem Admin-Panel, Control Panel oder in den Benutzereinstellungen verfügbar. Jeder Benutzer hat normalerweise eine Rolle. In GA gibt es vier Benutzerebenen:

1. Administrator. Vollständige Kontrolle über Analysen und die Möglichkeit, Benutzer zu verwalten und Berechtigungen zu erteilen.
2. Editor. Volle Kontrolle über die Einstellungen, aber keine Benutzerverwaltung.
3. Analytiker. Kann Property-Assets erstellen, bearbeiten, löschen und freigeben (z. B. benutzerdefinierte Berichte, Dashboards und Conversion-Segmente) und an gemeinsam genutzten Assets zusammenarbeiten.
4. Zuschauer. Kann Daten sehen, aber nicht bearbeiten, löschen, freigeben oder zusammenarbeiten.

Dieses Diagramm von ClickInsight zeigt, welche Berechtigungen Administratoren vorbehalten und welche Benutzern zugewiesen werden sollten:

Richten Sie ein System ein, das Ihren Analytics-Administrator benachrichtigt, wenn ein Mitarbeiter das Unternehmen verlässt oder seine Rollen ändert, damit der Zugriff aktualisiert werden kann. Dies kann so einfach wie eine E-Mail oder eine Nachricht in Ihrem Projektmanagementsystem sein.

3. Überprüfen Sie, ob die Daten getrennt sind, um genaue Ergebnisse zu liefern

Die Datentrennung ist entscheidend, um genau zu zeigen, wie Ihr Publikum mit Ihrer Website und Ihren Marketingkampagnen interagiert.

Ohne vorhandene Cluster verfolgen Sie wahrscheinlich die Mitarbeiternutzung und den Testdatenverkehr. Mitarbeiter werden Ihre Website auf bestimmte Weise verwenden, wenn sie verschiedene Seitenaspekte testen. Dies unterscheidet sich oft davon, wie ein Besucher auf der Seite navigiert. Das Bündeln von Daten kann Ihre Analysen positiv oder negativ beeinflussen.

Überprüfen Sie, ob Webdaten in drei Ansichten unterteilt sind:

1. Alle Daten . Lassen Sie diese Ansicht ungefiltert, damit Sie problemlos auf alle gesammelten Informationen zugreifen können und nicht riskieren, nützliche Informationen zu verlieren.
2. Testdaten . Verwenden Sie diese Ansicht, um neue Filter zu testen und zu sehen, wie sich der Datenverkehr auswirkt, bevor er Ihrer Hauptansicht hinzugefügt wird. Indem Sie zuerst testen, können Sie sicherstellen, dass erwartete Besucher nicht gefiltert werden, wodurch Sie zuverlässigere Ergebnisse erhalten.
3. Alle Daten + Filter . Machen Sie dies zu Ihrer Ansicht für die tägliche Analyse. Hier können Sie getestete Filter hinzufügen.

Möglicherweise möchten Sie die Daten auch nach internem und externem Datenverkehr trennen, um Aktionen des Marketingteams von den Besucherdaten auszuschließen.

4. Stellen Sie sicher, dass Filter irrelevante Daten ausschließen

Filter dienen dazu, die in Tabellen, Diagrammen und Berichten angezeigten Informationen einzuschränken. Sie können beispielsweise einen Filter in der Social-Media-Analyse verwenden, um Daten für ein bestimmtes Schlüsselwort wie Markenerwähnungen anzuzeigen.

Überprüfen Sie alle Filter und prüfen Sie, ob sie aktuell sind. Achten Sie bei Webdatenverkehr besonders auf IP-Adressfilter. Viele Geräte verwenden dynamische IP-Adressen, die von einem Netzwerk zugewiesen werden, wenn sie sich mit dem Internet verbinden, und sich im Laufe der Zeit ändern. Sie ändern sich nicht immer, aber wenn sie es doch tun, schließen Filter keine Daten mehr aus.

Automatisierungsfilter sollten auch vorhanden sein, um Bot-Traffic zu blockieren und verzerrte Daten zu verhindern.

Bei Google-Analytics:

Gehen Sie zu Admin > Ansicht > Einstellungen anzeigen und vergewissern Sie sich, dass die Bot-Filterung aktiviert ist (dies erfolgt automatisch in GA4).

In Adobe Analytics:

Gehen Sie zu Admin > Report Suites > Einstellungen bearbeiten > Allgemein > Bot-Regeln und stellen Sie sicher, dass IAB-Bot-Filterregeln aktivieren ausgewählt ist.

Wenn Sie benutzerdefinierte Bot-Regeln eingerichtet haben, überprüfen Sie, ob Benutzeragenten, IP-Adressen und IP-Bereiche korrekt sind.

Überprüfen Sie bei der Durchführung von Filterprüfungen alle URL-Abfrageparameter. Jedes Mal, wenn ein Abfrageparameter zu einer URL hinzugefügt wird, werden Daten auf einer separaten Seite gemeldet. Dies kann dazu führen, dass Hunderte von Seiten gemeldet werden, wodurch es schwieriger wird, genaue Daten zu erhalten.

Es gibt zwei Arten von URL-Parametern, nach denen gesucht werden muss:

1. Inhaltsmodifizierende Parameter . Parameter, die den auf einer Seite angezeigten Inhalt ändern. Beispiel: „http://mywebsite.com?productid=xyz“ würde jemanden direkt zur Produktseite „xyz“ auf Ihrer Website weiterleiten.

2. Tracking-Parameter . Parameter, die Informationen weitergeben (z. B. von welcher Kampagne oder Anzeigengruppe der Traffic kam), aber den Seiteninhalt nicht verändern. Beispielsweise könnte „https://mywebsite.com/?utm_source=newsletter&utm_medium=email“ verwendet werden, um den Verkehr von Ihrem Newsletter zu verfolgen.

Jeder Parameter, der den Inhalt der Seite nicht oder nur geringfügig verändert, ohne dass der Inhalt davon betroffen ist, sollte ausgeschlossen werden.

5. Analysedaten mit Backend-Zahlen vergleichen

Wie bereits erwähnt, werden Analysen nie ganz genau sein, und Sie sollten niemals Daten verwenden, um Ihre Finanzberichterstattung oder E-Commerce-Systeme zu ersetzen. Aber die Zahlen sollten genau übereinstimmen.

Wählen Sie einen bestimmten Zeitraum in Ihren Back-End-Berichten und vergleichen Sie die Daten mit demselben Zeitraum in Ihren Analysen (z. B. Transaktionen in Q1).

Die Daten sollten mindestens zu 90 % genau sein. Wenn dies der Fall ist, haben Sie zuverlässige Informationen für Marketingkampagnen. Wenn es darunter liegt, weist es auf ein geringfügiges Problem hin, das möglicherweise Aufmerksamkeit erfordert oder nicht.

Bei Abweichungen siehe:

• Filter. Werden Transaktionsdaten im Backend aufgezeichnet, die in Analytics gefiltert werden? Wenn Sie beispielsweise den internen Verkehr ausschließen und ein Mitarbeiter einen Kauf tätigt, wird die Transaktion im Backend aufgezeichnet.
• Standort. Einige Länder wie China, Frankreich und Italien blockieren GA. Wenn ein Kauf aus diesem Land getätigt wird, wird er nicht in GA erfasst, sondern im Backend.
• Zeitzone. Stimmt Ihre Analytics-Zeitzone mit Ihrem Backend überein?
• Stornierungseinstellungen. Wenn ein Kauf per Telefon, Live-Chat oder E-Mail storniert wird, wird er möglicherweise weiterhin in Analytics erfasst, aber im Backend entfernt. Stellen Sie sicher, dass die Verkaufsdaten in Ihren Analysen aktuell sind. Sehen Sie sich den Leitfaden von Optimize Smart zum Rückgängigmachen von Transaktionen an.

6. Stellen Sie sicher, dass Sie keine personenbezogenen Daten (PII) sammeln

Personenbezogene Daten (PII) sind alle Informationen, die verwendet werden könnten, um eine Person zu identifizieren, zu kontaktieren oder zu lokalisieren. Das beinhaltet:

• E-mailadressen;
• Postanschriften;
• Vollständige Namen oder Benutzernamen;
• Telefonnummern;
• Führerscheinnummer;
• Ausweisnummer;
• Präzise Standorte (z. B. GPS-Koordinaten);
• Kreditkarteninformationen oder SSN.

Cookie, Werbe-IDs und IP-Adressen gelten nicht als PII.

Die Erfassung von PII-Daten ist durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU und die Verbraucherdatenschutzgesetze in den USA und international verboten, es sei denn, Sie haben die ausdrückliche Genehmigung einer Person.

Auch Google, Adobe und andere Analyseplattformen haben strenge Datenschutzgesetze, die den Schutz der Privatsphäre der Benutzer vorschreiben und die Weitergabe personenbezogener Daten verhindern.

Stellen Sie sicher, dass Analytics keine personenbezogenen Daten erfasst, indem Sie Folgendes überprüfen:

• Seiten. Suchen Sie im Filter nach @, um zu sehen, ob E-Mail-Adressen erfasst werden.
• Ereignisdimensionen. Sehen Sie sich Kategorien, Aktionen und Labels für persönliche Informationen an.
• Benutzerdefinierte Abmessungen. Führen Sie benutzerdefinierte Berichte aus, die benutzerdefinierte Dimensionen abrufen, und stellen Sie sicher, dass keine PII-Werte erfasst werden.
• Suchbegriffe. Überprüfen Sie die Berichte zu Suchbegriffen auf Hinweise auf persönliche Daten.
• Datenimporte. Durchsuchen Sie Datensätze nach PII, bevor Sie sie in Ihre Analysen importieren.

Wenn persönliche Informationen durch das Netz geschlüpft sind, benachrichtigen Sie Ihr Entwicklungsteam, um die Quelle zu finden und zu entfernen. Wenn Ihre Website keine personenbezogenen Daten mehr sammelt, sichern Sie vorhandene Ansichten zur Visualisierung und exportieren Sie wichtige Daten.

Stellen Sie sicher, dass dabei nicht versehentlich persönliche Daten gespeichert werden, da jede Art der Speicherung Datenschutzgesetze verletzen kann. Löschen Sie die beschädigte Ansicht und erstellen Sie eine neue, die keine PII enthält.

7. Passt das Tracking zu Ihren Marketingzielen?

Der letzte Schritt besteht darin, zu überprüfen, ob Analytics das tut, was Sie wollen. Gehen Sie Ihre Marketingziele durch und überprüfen Sie, ob die erforderlichen Daten gesammelt werden.

Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, den Verkehr aus sozialen Medien zu steigern, sind Netzwerkempfehlungen so eingerichtet, dass sie nachverfolgen, welche Kanäle am besten abschneiden? Wenn Sie möchten, dass mehr Leute Ihren Lead-Magneten herunterladen, verfolgen Sie die Formularübermittlungen? Wenn Sie die Anzeigeneffektivität verbessern möchten, ist das Umsatz-Tracking so eingerichtet, dass der Cost-per-Acquisition (CPA) und der Return on Advertising Spend (ROAS) gemessen werden?

Denken Sie daran, dass Sie nicht alles verfolgen müssen, sondern nur die Daten, die sich auf KPIs beziehen, die für Ihr Unternehmen wichtig sind. Sortieren Sie Daten in drei Kategorien:

1. Entscheidende Daten . KPI-Datenpunkte, die Ihr Marketing vorantreiben.
2. Unterstützende Daten . Datenpunkte, die Ihre KPIs für tiefere Analysen und Gesamtansichten ergänzen. Wenn Sie beispielsweise die Wachstumsrate neuer Benutzer verfolgen, können Sie auch die Benutzerzuordnung verfolgen, um zu erfahren, woher der Benutzer kommt.
3. Neugierige Daten . Datenpunkte, auf die Sie neugierig sind, die sich aber nicht auf Marketingkampagnen auswirken, wenn sie nicht korrekt verfolgt werden.

Analytics sollte sich an Ihre Marketinganforderungen anpassen. Verwenden Sie Ihr Audit, um die Verfolgung von Daten zu beenden, die nicht wichtig sind, und konzentrieren Sie sich auf das, was jetzt wichtig ist.

So führen Sie ein Google Analytics-Audit durch (z. B. Health Check)

In der Vergangenheit haben wir die Einrichtung und Verwendung von Google Analytics ziemlich ausführlich behandelt. Falls noch nicht geschehen, können Sie unsere Leitfäden zu Google Analytics 101 und Google Analytics 102 lesen.

In jüngerer Zeit haben wir uns mit der Segmentierung und ihrer richtigen Vorgehensweise befasst. Trotzdem geht einiges schief. Ein Google Analytics Health Check ist eine Reihe von Tests, die Ihnen helfen, die folgenden drei Fragen zu beantworten:

1. Sammele ich alle Daten, die ich brauche?
2. Kann ich den Daten vertrauen, die ich sammle?
3. Ist irgendetwas kaputt oder wird falsch verfolgt/gemeldet? Warum?

Unsere Checkliste wird Sie anleiten, aber dies ist eine Erkundungsmission – insbesondere, wenn Sie eine Agentur oder ein Freiberufler sind. Möglicherweise hatten Sie keine Kontrolle über die anfängliche Einrichtung von Google Analytics, sodass Sie möglicherweise nicht wissen, was Sie erwartet.

Möglicherweise finden Sie neue, unerwartete Macken. Fügen Sie im Laufe der Zeit diese Art von Problemen zu Ihrer Checkliste hinzu.

4 häufige Tracking-Probleme in Google Analytics

1. Die Grundlagen

Beginnend mit den Grundlagen finden Sie hier eine Liste häufiger Tracking-Probleme, die Google veröffentlicht hat:

• Verwenden eines falschen Snippets und/oder Anzeigen des falschen Kontos oder der falschen Ansicht . Wenn Sie mehrere Websites verfolgen und/oder Zugriff auf mehrere Analytics-Konten haben, verwenden Sie möglicherweise das Snippet aus einem anderen Konto und/oder einer anderen Datenansicht. Stellen Sie sicher, dass Sie das richtige Konto und die richtige Ansicht anzeigen.
• Zusätzliche Leerzeichen oder Zeichen . Kopieren Sie das Snippet und fügen Sie es entweder mit einem Texteditor oder einem Editor, der die Codeformatierung beibehält, direkt auf Ihrer Website ein. Verwenden Sie kein Textverarbeitungsprogramm, um das Snippet aus Ihrem Konto zu kopieren. Dadurch kann ein zusätzliches Leerzeichen hinzugefügt oder die Anführungszeichen im Tracking-Snippet geändert werden, was eine präzise Formatierung erfordert, um zu funktionieren.
• Anpassungsfehler . Wenn Sie Anpassungen am Tracking-Code vornehmen, beachten Sie Folgendes:
  • Bei Funktionsnamen wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden und sie sollten die richtige Schreibweise haben.
  • Boolesche Werte (z. B. wahr oder falsch) sollten nicht in Anführungszeichen gesetzt werden.
• Falsche Filtereinstellungen . Falsche Filtereinstellungen können sich auf die angezeigten Daten auswirken und versehentlich alle Daten aus Ihren Berichten herausfiltern. In den meisten Fällen tritt dies auf, wenn Benutzer mehrere „Einschließen“-Filter anwenden.
• Andere Skripte auf Ihrer Seite . Wenn Sie andere Skripts auf Ihrer Seite ausführen, stellen Sie sicher, dass Sie keine Variablen verwenden, die Google Analytics verwendet.

2. Fehlende Seiten

Um Seiten zu identifizieren, denen Ihr Google Analytics-Code fehlt, können Sie nach Unregelmäßigkeiten in Ihren Daten suchen. Oder Sie können ein Tool wie Google Analytics Checker verwenden.

Sobald Sie sicher sind, dass jede Seite Ihrer Website den Code enthält, müssen Sie sicherstellen, dass es sich um den neuesten (asynchronen) Code handelt.

Dies bedeutet, dass Google Analytics nicht synchron, sondern asynchron geladen wird, um zu vermeiden, dass Ressourcen blockiert werden, die später auf der Seite geladen werden. Im Wesentlichen erhöht es die Geschwindigkeit, mit der der Tracking-Code geladen wird.

Klicken Sie hier, um weitere Informationen zu Async zu erhalten.

3. Unterschiedliche Daten in Ihrem Warenkorb-Tool

Wenn Sie im E-Commerce tätig sind, verwenden Sie wahrscheinlich eine Art Warenkorb-Tool. Was passiert also, wenn sich die Daten in Ihrem Warenkorb-Tool von denen in Google Analytics unterscheiden?

Es gibt vier mögliche Probleme:

• Ihr Google Analytics-E-Commerce-Tracking ist nicht richtig installiert. Lesen Sie diese ausführliche Anleitung, um sicherzustellen, dass Sie es richtig gemacht haben.
• Zeitzone. Wenn Ihr Warenkorb-Tool und Google Analytics so konfiguriert sind, dass Berichte in unterschiedlichen Zeitzonen erstellt werden, liegen möglicherweise nicht übereinstimmende Daten vor.
• Uhrzeit. Wenn Sie Ihr E-Commerce-Tracking mitten am Tag einrichten, erscheinen zuvor getätigte Transaktionen nicht in Google Analytics, aber natürlich in Ihrem Warenkorb-Tool.
• Stornierte Transaktionen. Transaktionen ohne Wert (dh $0) und abgebrochene Transaktionen erscheinen nicht in Google Analytics.

4. Domainübergreifendes Tracking

Sie haben jetzt schon einige Male das Cross-Domain-Tracking gesehen. Was ist es genau? Chris Mercer von MeasurementMarketing erklärt:

Es wird als „domainübergreifendes Tracking“ bezeichnet und könnte ins Spiel kommen, wenn die Website Ihres Kunden mehrere Domains als Teil ihres Trichters oder ihrer Käuferreise hat. In diesen Fällen sollten Sie unbedingt domainübergreifendes Tracking einrichten.

Wenn Sie das traditionelle Google Analytics (langweilig) verwenden, versuchen Sie dies. Wenn Sie den Google Tag Manager verwenden (das sollten Sie tun), geht das schneller.“

Beispielsweise könnte sich Ihr Checkout-Prozess auf einer anderen Domain befinden. Leider verwendet Google Analytics First-Party-Cookies, die nur von der Domain gelesen werden können, die sie ausgegeben hat.

Um also domainübergreifendes Tracking durchzuführen, müssen Sie Cookie-Informationen mit den verschiedenen beteiligten Domains teilen.

Eine Alternative zu der von Chris oben bereitgestellten Google Analytics-Ressource ist der Cross-Domain-Tracking-Leitfaden von Optimize Smart für Google Analytics.

Führen Sie alle drei Monate ein Marketinganalyse-Audit durch

Untersuchungen von Databox zeigen, dass über 40 % der Vermarkter monatlich ein Analyse-Audit durchführen. Wenn Ihre Marketingkampagnen schnelllebig sind, könnte diese Kadenz zu Ihnen passen.

Bedenken Sie, dass eine Prüfung mehrere Stunden dauern kann. In den meisten Fällen reicht ein vierteljährlicher Audit-Ansatz aus, um Daten zu überprüfen und zu bereinigen, die sich auf Ihre Strategie auswirken. Wenn sich Ziele oder Kampagnen zwischen Audits ändern, nutzen Sie die Einführung als Gelegenheit, Ihr aktuelles Analytics-Setup zu überprüfen.

Drei häufige Probleme mit dem Google Tag Manager:

Tracking-Probleme sind bei der Einrichtung und Verwendung von Google Tag Manager an der Tagesordnung. Hier sind drei der häufigsten Probleme, die Sie während Ihres Audits erkennen sollten, zusammen mit einfachen Korrekturen:

1. Tag wird nicht ausgelöst. Es gibt eine Reihe von Gründen, warum Ihr Tag möglicherweise nicht ausgelöst wird. Sie haben unveröffentlichte Änderungen, Ihre Trigger sind zu spezifisch, Ihre Trigger sind falsch konfiguriert usw. Finden Sie eine vollständige Liste und beginnen Sie mit der Fehlerbehebung.
2. Falsche Filtereinstellungen. Wenn Sie mehrere Einschließen-Filter anwenden, können Sie versehentlich alle Daten aus Ihren Berichten herausfiltern. Informieren Sie sich über die richtige Verwendung von Einschlussfiltern (dh der Treffer wird verworfen, wenn das Muster nicht mit den Daten übereinstimmt) und Ausschlussfiltern (dh der Treffer wird verworfen, wenn das Muster mit den Daten übereinstimmt ).
3. Unveröffentlichter Behälter. Vergewissern Sie sich vor dem Hinzufügen des Tags, dass Sie den Container veröffentlicht haben, da er sonst nicht gespeichert wird. Klicken Sie hier, um weitere Informationen zum Veröffentlichen von Containern zu erhalten.

Abschluss

Regelmäßige Audits hindern Sie daran, wichtige Marketing- und Geschäftsentscheidungen auf schlechte Daten zu stützen. Sehen Sie sich Ihre Ziele und Ihren Messplan genau an und konzentrieren Sie sich auf die wesentlichen Dinge. Mehr Daten sind nicht immer gut, wenn diese Daten für das, was Sie erreichen möchten, nicht relevant sind.

Nehmen Sie sich Zeit für das Prüfungsverfahren. Stellen Sie Fragen zu den Daten und der Konfiguration: Sind die Zahlen sinnvoll und bringt Ihr Setup den Benutzern Vorteile?

Gehen Sie regelmäßig Ihre Checkliste durch und überwachen Sie wesentliche Elemente. Die Früchte Ihrer Arbeit werden sich in zukünftigen Kampagnen zeigen.

Erfahren Sie mehr über Digital Analytics, einschließlich der Prüfung von GA und der Präsentation von Lösungen, in unserem Digital Analytics Minigraduate.