Google Analytics

Google Analytics ist eine leistungsstarkeWebanalyse-Lösung, mit der Sie das Verhalten der Nutzer auf einer Website oder in einer Anwendung detailliert messen und erforschen können. Durch das Einfügen eines Tracking-Codes auf den Seiten der Website sammelt das Tool wertvolle Daten über Besucherzahlen, Akquisitionsquellen, Interaktionen und Konversionen und bietet so einen umfassenden Einblick in die digitale Leistung.

Hauptfunktionen :

• Analyse des Traffics insgesamt und nach Quellen (SEO, SEA, Social, Direct, Referral...),
• Verfolgung des Besucherverhaltens: Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Absprungrate, Navigationstiefe,
• Messung von Konversionszielen: Transaktionen, Formulare, strategische Klicks, personalisierte Ereignisse,
• Erweiterte Segmentierung: Geräte, Geografien, Arten von Besuchern (neu vs. wiederkehrend),
• Erforschung von Konversionstunneln und benutzerdefinierten Trichtern (in GA4),
• Erstellung individueller Berichte und Dashboards, die auf Geschäfts- oder Marketingziele zugeschnitten sind.

CRO-Beiträge :

Google Analytics ist ein zentraler Pfeiler jeder Conversion Rate Optimization, denn es ermöglicht :

• Reibungspunkte zu identifizieren (Seiten mit hoher Absprungrate, abgebrochene Formulare...),
• Segmente mit Potenzial ausfindig machen (mobile Nutzer, regelmäßige Besucher...),
• A/B-Tests auf der Grundlage von Fakten priorisieren,
• die Auswirkungen der Optimierungen auf die wichtigsten KPIs (CVR, RPV, Absprungrate...) zu messen.

Grenzen und Komplementarität :

Wie jedes quantitative Tool zeigt Google Analytics das "Was": was die Nutzer tun, wo sie klicken, wo sie verlassen...
Aber es allein kann nicht das "Warum" verstehen: warum ein Nutzer seinen Warenkorb verlässt, warum eine Seite nicht konvertiert, warum ein CTA ignoriert wird.

Deshalb muss er durch qualitative Ansätze ergänzt werden, wie :

• Nutzertests (Verhalten in Situationen),
• Sitzungsanalysen (Hotjar, Clarity, Contentsquare),
• In-Page-Umfragen oder -Befragungen (VoC),
• die gemeinsame Nutzung mit BigQuery, um Produkt- und CRM-Daten oder A/B-Tests miteinander abzugleichen.

Dieser sogenannte Datentriangulationsansatz (quantitativ + qualitativ + experimentell) ist entscheidend für den Aufbau solider Optimierungshypothesen, die auf einem umfassenden Verständnis des Nutzerverhaltens beruhen.

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