Webanalyse in Google Data Studio

Wer im Web seine Produkte oder Services anbietet, kommt um Webanalyse nicht herum. Auf Webseiten wird das Verhalten von Nutzern analysiert. Seit einiger Zeit bieten auch die Social Media Plattformen von jedem Post Auswertungen zu Reichweite oder Nutzerinteraktionen. Allerdings ergeben die verschiedenen Daten erst dann einen umfassenden Eindruck von der Online-Performance, wenn sie miteinander kombiniert und visualisiert werden. Dafür eignet sich ein Tool wie Google Data Studio hervorragend!

In kürzester Zeit lassen sich in Google Data Studio umfangreiche Berichte mit Echtzeitdaten erstellen. Das können wir aus eigener Erfahrung bestätigen! Vor kurzem haben wir uns einen eigenen Webanalyse-Bericht erstellt. So können wir nun all unsere Online-Aktivitäten in einem Dashboard verfolgen und sogar Daten aus unterschiedlichen Kanälen miteinander in Verbindung bringen. Einerseits wollen wir die Besucher unserer Webseite besser verstehen und herausfinden, wie diese auf synsugar aufmerksam geworden sind. Andererseits sind wir auf YouTube und LinkedIn aktiv und haben auch hier ein Interesse daran zu verstehen, was, wann und wie gesehen oder gelesen wird. Die Zahlen stets im Blick zu haben hilft uns, unsere Angebote und unseren Content stetig zu verbessern.

Eine Seite des synsugar Webanalyse Dashboards

Datenquellen 💾

Verschiedene Datenquellen werden über Connectors direkt mit Data Studio verbunden. So sind die Daten jederzeit live abrufbar. Für unseren Webanalyse-Bericht haben wir die folgenden vier Datenquellen mit Data Studio verknüpft:

Für Google Analytics, Search Console und YouTube Analytics gibt es in Data Studio direkt von Google eigene Connectors. Für LinkedIn Page Analytics ist das nicht der Fall. Jedoch kann man mit etwas technischem Verständnis zu APIs und JavaScript eigene Connectors schreiben. Alternativ gibt es die sogenannten Community Connectors mit mittlerweile rund 200 Connectors zu verschiedensten Systemen. Diese Connectors stammen von Google Partnern. Für die Verknüpfung mit LinkedIn Page Analytics haben wir uns für den Community Connector von Supermetrics entschieden.

Eine Auswahl an Google Connectors

Berichte 📊

Die Berichte bilden den Kern von Google Data Studio. Für die Erstellung eines neuen Berichts kann man entweder mit einer leeren, weißen Seite starten, oder sich eine Vorlage aus der Galerie aussuchen, kopieren und an die eigenen Bedürfnisse anpassen. Letzteres haben wir gemacht! Wir haben uns die Vorlage des YouTube Berichts genommen und diesen so verändert, dass er unseren Analysezweck erfüllt.

Aus einer großen Auswahl können Visualisierungen, wie Balkendiagramme, Pivot Tabellen, oder Landkarten, ausgewählt und frei auf dem Dashboard platziert werden. Auch Bilder, wie z.B. das eigene Firmenlogo, Filter und Date-Range Picker können mit wenigen Klicks hinzugefügt werden. Beim Editieren des Charts wählt man aus den verfügbaren Datenquellen die aus, die visualisiert werden soll. Jede Änderung wird sofort automatisch gespeichert. Das spart Nerven und kostbare Zeit. 👍

Ein Chart wird in einen leeren Bericht eingefügt

Bei einer Webanalyse möchte man typischerweise Veränderungen über die Zeit erkennen oder eine Metrik in einem Zeitabschnitt untersuchen. In unserem Bericht werden per Default immer die Daten aus der vergangenen Woche geladen. Auf diese Weise sehen wir die Summe aller Klicks auf unserer Webseite oder die Zahl der neuen Follower, die wir in der vergangenen Woche auf LinkedIn gewinnen konnten. Ändert man den Zeitausschnitt auf den vergangenen Monat, werden alle Daten im Bericht in wenigen Sekunden neu geladen.

Um das volle Potenzial aus der Webanalyse zu schöpfen, kann man mehrere Datenquellen direkt im Bericht miteinander kombinieren und im gleichen Chart visualisieren. Voraussetzung dafür sind gleichnamige Join Keys, die in beiden Datenquellen vorhanden sein müssen. Bei Webanalysen ist es oft sinnvoll Daten über das Attribut Zeit zu kombinieren. So lässt sich beispielsweise zeitlich gegenüberstellen, wie sich ein LinkedIn Post auf die Anzahl der Webseiten-Besuche ausgewirkt hat. Die kombinierten Daten werden in Data Studio als eine neue Datenquelle angelegt und können somit in weiteren Berichten verwendet werden.

Limitationen

Google Data Studio ist für die schnelle Visualisierung von Daten und die Erstellung von Berichten sehr gut geeignet. Dafür müssen die Daten jedoch schon im Zielformat vorliegen. Für Data Cleaning und komplexe Aufbereitungsschritte ist Data Studio nicht geeignet. Für diesen Fall muss man vorab andere Analysetools oder eigene skriptbasierte Lösungen nutzen. Dann allerdings besteht die Chance, dass man diese Tools über Connectors mit Data Studio verbinden und so die Vorzüge von Google Data Studio trotzdem genießen kann.

Wir wünschen ganz viel Spaß beim Ausprobieren und Erstellen eurer eigenen Webanalyse in Google Data Studio. Solltet ihr eine Beratung oder eine Schulung zu Google Data Studio benötigen, kommt gerne auf uns zu.  

Dieser Artikel wurde verfasst von:
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Sarah Stemmler

Mit meiner Leidenschaft für Menschen, Daten & Tools, helfe ich Unternehmen Data Science Kompetenz inhouse aufzubauen.
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