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Analytics „Hacks“ für
bessere Daten Part 2
Lösungen für GA und GTM aus der Praxis
Markus Baersch
gandke gmbh
„Überschneidungsfrei“
Gleiche Agenda
• Lösungen echter Probleme aus der Praxis, aus Facebook – Gruppen,
Workshops und Audits
• Sinnvolle „Hacks“ und Ergänzungen für GA und GTM
• Lösungen direkt in der Präsentation und / oder als Referenz zu
Blogbeiträgen etc. – also alles „nachbaubar“!
Auch alte Bekannte sind dabei
• Updated, Remixed oder neu gedacht
Exit Intent messen
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Exit Intent: Warum?
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Lohnt sich überhaupt das Ausspielen eines Exit Intent Banners – z. B. als Gutschein und nur
für Neukunden?
Exit Intent: Warum?
Exit Intent: Warum?
Exit Intent: Warum?
Risiko durch Gutschein Geld zu verlieren?
Exit Intent: Warum?
Potential für Exit Intent Layer bestimmen
• 14% Potential bei „Vollausspielung“ im Warenkorb. Realistisch eher weniger (keine Segmentierung nach Gerät)
• darin steckt ein Anteil derer, die ohne Anreiz gekauft haben
• Gefahr, durch Rabatt Geld zu verschenken statt Profit zu steigern ist real
• 1% bei „Adresse“ hat kein Potential zu gering
• 14% der letzten Zeile haben schon gekauft -> ebenso irrelevant
• 7% bei der Zahlungsauswahl bzw. 5% auf der letzten Seite: Wenig!
• Segmentierung nach Desktop, Aussortieren von Bestandskunden bei der Ausspielung
• Implementierungsaufwand + Kosten > Zweck
Erste bzw. aktuelle Quelle / Medium
Einsatzmöglichkeiten
• Aktuelle Quelle in Formularen mitsenden
• Erste Quelle als Benutzerdefinierte Dimension https://go.gandke.de/sourcecookie
Lesedauer
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Zeit kombinieren mit Sichtbarkeit
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Nur auf der Einstiegsseite, alle Quellen.
Auch denkbar: Nur bei gclid in URL.
Heartbeat Events
Warum die zwei Limits – reicht die Anzahl nicht aus? Nein.
Browser sind gelegentlich langsam. Seeeeeeehr langsam! Und sie vergessen nicht…
Ausschlussliste als „Basket Freeze light“
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Rohdaten: Beispiel „Userzentrierung“
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„Markenwechsler“
Sitzungsübergreifende
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Rohdaten: Beispiel Mikroziele
Nutzung
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Import aus GA in R Gewichtung mit ML
Datenerhebung
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Rohdaten: Auf in neue Dimensionen
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Weg mit der fbclid!
Weg mit der fbclid!
, fbclid
Schutz vor doppelten Transaktionen
Aus: https://www.simoahava.com/analytics/prevent-google-analytics-duplicate-transactions-with-customtask/
https://www.markus-baersch.de/blog/neuer-check-beim-analytrix-audit-doppelte-transaktionen/
Headless Browser in
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• Bekannte Crawler
• „Good Bots“
• Schlecht konfigurierte
Headless Browser
User
Agent
• Sind bestimmte
Features da oder fehlen
sie?
• Dimensionen des
Geräts
• …
Feature
Erkennung
{{Benutzerdefinierte
Dimensionen}}
Bot-Signale sammeln
Sammeln von Bot-Signalen und UserAgent Strings: https://go.gandke.de/botmarker
Froooosch! Was machst Du da?
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Sitzungen / Aufrufen
suchen
Bei Unklarheit:
Herkunft, Sprache
etc.
Segmente +Filtern
von „sicheren“ Bots
in Arbeitsdaten
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• Tipp: UserID für bekannte
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Extern
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Ausspielung GA für
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ggf. verhindern
Kombinationsoptionen
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Honeypot-URLs
Mausbewegungen
Abfolgen / Timings
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Consent Management
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consent-manager.html
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Cookieloses Tracking mit Analytics
Geht – löst nur nicht alle Probleme
localStorage
Fingerprints
Eigene Cookies
Eigene serverseitige httpOnly, secure und sameSite Cookies
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Serverseitiges Tracking mit GA
• Austausch Trackingscript gegen GAMP (z. B. via Web Worker)
• „Echtes“ serverseitiges Tracking, im System verbaut
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Client (Browser)
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Wie viele Trichterschritte kann man im
erweiterten E-Commerce definieren?
1: 6
2: 8
3: 10
4: 12
5: unbegrenzt
Glückwunsch!!!
N. D.
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Analytics Hacks II SEAcamp 2019

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  1. Die Summe der eindeutigen Events von ca. 16.500 über alle Schritte (von denen die Hälfte aus dem Warenkorb stammt) verteilt sich in etwa 6,5 Käufer / 10 Nichtkäufer. Die Rate der Käufer bei den weiteren Schritten jenseits des WK ist noch höher. Gehen wir vereinfacht von 50:50 aus, so dass wir also potentiell 50% der Käufer ein Popup ausspielen, wenn das eingesetzte Tool dies nicht durch schlaue Segmentierung (z. B. auf keinen Fall an Bestandskunden…) verhindert.
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