Webanalyse 2.0 – Mit Tableau die Google Analytics-Daten veredeln

6. April 2016
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In einem guten Team greift ein Rad ins andere. Google Analytics und Tableau sind so ein kongeniales Duo. Mit dem Webanalyse-Dienst des US-Konzerns können umfassend Daten über das Benutzerverhalten auf Webseiten erhoben werden, die BI-Lösung von Tableau verbindet diese Daten direkt mit weiteren Quellen, wie z. B. Tabellenkalkulationen und Datenbanken. Genau das ermöglicht eine flexible Auswertung und verständliche Visualisierung der gesamten Datenbasis, so dass das Kundenverhalten noch besser zu verstehen ist.

Wer eine Webseite geschäftlich betreibt, will wissen, wie sein Angebot vom Kunden angenommen wird und wo es möglicherweise Optimierungsbedarf gibt. Schließlich sollen Werbekampagnen so nah am Kunden und so kosteneffizient wie möglich gestaltet werden. Als Erfolgskontrolle wird häufig Google Analytics genutzt. Denn das Webanalyse-Tool gibt unter anderem Erkenntnisse über die täglichen Besucherzahlen eines Webangebots, über die besuchten Inhalte und das Herkunftsland des Besuchers.

Ebenso über Wege und Suchbegriffe, die die Kunden auf die Seite gebracht haben. Gerade die Suchbegriffe, die so genannten Keywords, sind wichtig, weil sie Rückschlüsse auf die Verweildauer auf der Website und auf die Anzahl der abgerufenen Seiten pro Besuch zulassen. Sind hier die Zahlen überdurchschnittlich hoch für bestimmte Keywords, dann kann man auf Relevanz schließen – das heißt, der Kunde verbindet genau diese Suchbegriffe mit dem Produkt, er kann es entsprechend bei seiner Suche gut finden. Solch eine valide Datenbasis ist die optimale Grundlage, um Tableau anzubinden.

Beispiel-Dashboard

Woher kommen die Besucher meiner Website und wie viele sind es?

Eine Stärke von Tableau ist es Daten geografisch darszustellen. Damit wird Google Analytics um eine wichtige Darstellungsform ergänzt.

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Die Daten von Google Analytics mit Tableau zu verknüpfen, ist einfach. Denn Tableau stellt über eine eigene Schnittstelle, die Google API, eine Direktverbindung zum Webanalyse-Tool her. Weder müssen Skripts geschrieben noch Daten nach Excel exportiert werden, um auf das datenbasierte Benutzerverhalten sowie den Wert von Inhalten und Konversionen zugreifen zu können. Ein Klick auf „Verbindung zu Daten herstellen“, eine Anmeldung mit dem vorhandenen Google Analytics-Konto und schon verschmelzen Website-Zugriffsdaten mit Daten aus Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Cubes und Hadoop. Wie einfach das ist, verdeutlicht das Video.

Während Google Analytics gerade Daten erhebt und strukturiert bereitstellt, kann schon mit der Analyse begonnen werden. Beliebig lassen sich andere Datenbeständen vom CRM bis zu sozialen Medien und demografischen Daten hinzufügen. Gerade eine Analyse unter Einbeziehung von weiteren Quellen wie Facebook und Twitter oder einem Newsletter-Tool machen es für den Anwender spannend und verschaffen ihm einen umfassenden Blick auf sein Geschäft.

Logische Vorgaben sparen Zeit, detaillierte Analysen schärfen den Blick

Typisch für Tableau ist, dass die Software dort Synergien schafft, wo Zeit gespart werden kann, und dass sie eine detaillierte Betrachtung ermöglicht, wo eine bestimmte Zielgruppe oder Zielvorgabe erreicht werden soll. Häufig verwendete Kennzahlen für eCommerce, Website-Nutzung, Seitenbesuche und andere beliebte Webanalyse-Kennzahlen hat die Software daher schon vorab gruppiert. Wenn der Anwender mit einer vordefinierten Gruppe von Kennzahlen seine Analyse beginnt, verschwendet er keine Zeit, diese erst anlegen zu müssen.

Vielmehr hat er die Möglichkeit, Trichteranalysen durchzuführen: Mit ihnen kann Schritt für Schritt der Besuch einer Website bis hin zur Conversion nachvollzogen werden – auch wo ein Kunde möglicherweise abgesprungen ist bzw. welche Gründe es hierfür gab.

Die Grundlage für Marktentscheidungen im Online-Marketing liefern ebenso übergreifende Analysen: Immer mehr Unternehmen beschäftigen sich mit dem Thema Analyse und Tracking für den stationären Einsatz. Das bedeutet, dass sich auch aus dem Vergleich vom „Kundenverhalten online versus offline“ immer mehr interessante Erkenntnisse gewinnen lassen. Die Kundenfrequenz vor oder im Gebäude, Bewegungsmuster, Verweildauer an bestimmten Punkten oder im gesamten Ladenlokal und die Anzahl wiederkehrender Kunden sind quasi analog zu Konversionsraten & Co. Diese Daten miteinander kombiniert, bringt Kunden und Händler noch näher zusammen.

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