Google Analytics - Implementieren Interpretieren Profitieren

dafür sorgen, dass User sich im Kreis drehen? Oder bestimmte Schritte, an denen viele User aussteigen? Vielleicht schaffen es einige User auch, den Prozess zu beenden, indem sie zwischendurch einige Schritte übersprungen haben. Oftmals denkt man, dass das nicht möglich ist – mit Hilfe dieses Berichts können Sie es überprüfen (ich bin mir sicher, dass es doch möglich ist, oder?). Durch die Nutzung von Segmenten können Sie sich hier tief in die Daten einarbeiten und viele Fragen beantworten.
Information:
    Sobald eine Website ein wenig größer ist, wird insbesondere bei diesem Bericht sehr schnell gesampelt. Das heißt, die Darstellung basiert nicht auf 100 % der Besuche, sondern nur auf einem geringeren Anteil. Wie hoch dieser Anteil ist, steht oberhalb der grafischen Darstellung in einem gelben Kästchen – Sie erfahren dort, wie viele Besuche für die Berechnung und die Darstellung verwendet wurden und wie viel Prozent sämtlicher Besuche dies entspricht.
    Ich kann Ihnen empfehlen, den Bericht auch dann anzusehen, wenn die Anzahl der Nutzer recht niedrig sein sollte. Nutzerverhalten wiederholt sich oftmals – es ist nicht sicher, dass Sie bessere oder vor allem völlig andere Daten bzw. Darstellungen erhalten würden, wenn ein größeres Sample zur Verfügung stünde. Es lohnt sich demnach, auch bei einem kleineren Anteil der Besuche mit diesem Bericht zu arbeiten und entsprechende Analysen durchzuführen.
    Auf den ersten Blick sieht dieser Bericht unter Umständen etwas verwirrend aus. Klicken Sie für eine deutlichere Darstellung einfach auf eine Traffic-Quelle. Daraufhin wird der Traffic nur aus dieser Quelle farblich herausgestellt (dunkleres Grau) und Sie können die Pfade besser unterscheiden. Spielen Sie mit diesem Bericht und nutzen Sie die vielfältigen Möglichkeiten.
    Unterhalb des Flussdiagramms wird zudem noch eine Tabelle dargestellt, in der Sie für die ausgewählte erste Spalte und die jeweils definierten Schritte des Trichters die jeweiligen Zahlen dargestellt bekommen. So sehen Sie auf Zeilenebene, wie viele Besuche beispielsweise von einer bestimmten Quelle später in den Bestellprozess eingestiegen sind. Sowohl in absoluten Zahlen als auch in prozentualer Darstellung erfahren Sie, wie viele jeweils in den nächsten Schritt weitergegangen sind. Diese Ansicht ist insbesondere dann spannend, wenn Sie über die grafische Darstellung etwas herausgefunden haben, für das Sie dann noch valide und tabellarisch aufbereitete Daten für die Argumentation benötigen.
    In den vielen Jahren, die ich selber mit Google Analytics arbeite und in denen ich unzählige Kunden beraten habe, gab es, ehe dieser Zielprozessfluss existierte, immer wieder Fragen und vor allem Kritik an der bisherigen Trichtervisualisierung. Sämtliche Wünsche und Anforderungen, die im Laufe der Zeit angebracht wurden, finden Sie in diesem Report wieder.
    Weitere Erklärungen und Möglichkeiten der Nutzung des Zielprozessflussberichts finden Sie in Kapitel 14.1.5, in dem die Flussanalysen allgemein beschrieben werden.
 14.2 
E-Commerce
    Die Definition von Zielen ist essenziell, um anhand von Analytics-Daten diverse Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend Optimierungen an Website und Kampagnen vorzunehmen. Dies wurde bereits ausführlich in den vorangegangenen Kapiteln beschrieben. Für einen großen Teil der Websites sind die bisherigen Schritte völlig ausreichend, da keine direkten Umsätze über einen Online-Shop generiert werden. Oftmals wird der Umsatz indirekt über die Generierung von Leads oder durch nachhaltige Kontaktpflege und Informationsbereitstellung nachgelagert und außerhalb des WWW generiert.
    Der Berichtebereich „E-Commerce“ in Analytics ist hingegen für all jene gedacht, die Produkte oder Dienstleistungen über ihre Website verkaufen. Es besteht die Möglichkeit, vielfältige E-Commerce-Daten bei einer Bestellung mit zu übergeben und diese Daten dann mit den anderen über den Analytics-Tracking-Code erhobenen Daten entsprechend zu verknüpfen. Die technische Einrichtung und Aktivierung dieser Funktion sowie die Funktionsweise wurden in Kapitel 6.14 (E-Commerce-Transaktionen) und Kapitel 7.3 ausführlich erläutert. Nun geht es um die aus diesen Daten entstehenden Berichte.
    Reale E-Commerce-Daten machen das Arbeiten mit Analytics noch spannender, weil ein Bezug zur realen Welt hergestellt wird. Plötzlich spielt sich alles nicht nur virtuell ab, sondern es tauchen Geldbeträge und Produkte