Hauptmerkmale von GA4: Was Sie erwartet

Universal Analytics vs. GA4:  Eine kurze Zusammenfassung

Universal Analytics wurde zur Unterstützung der Webanalyse entwickelt. Um Webseiten- und App-Daten miteinander zu kombinieren, wurde ein Workaround (unter Verwendung von Firebase) implementiert, diese Lösung stellte sich jedoch als hochtechnisch heraus.
GA4 ist von Grund auf darauf ausgelegt, Web- und App-Daten zu verschmelzen. Mit GA4 werden Ereignisse aufgezeichnet und nicht, wie bei Universal Analytics, hitbasierte Daten.

Vereinfachtes Tag-Management

Bei Universal Analytics nahm die Einrichtung des Codes zum Tracken der Nutzeraktivitäten im Google Tag Manager sehr viel Zeit in Anspruch. Mit GA4 werden standardmäßig ein paar Onsite- und In-App-Ereignisse gemessen. Wichtige Ereignisse, wie z. B. scrollen, ausgehende Klicks, Video-Engagement, Download von Dateien usw., werden automatisch aufgezeichnet.
Das Reporting und die Identifizierung der aufzuzeichnenden Ereignisse ist sehr einfach und macht diese code-freie Lösung dadurch sehr effizient.

Besseres Zielgruppen-Targeting mit Google Ads

Durch besseres Nutzer-Tracking unterstützt GA4 ein besseres Nutzer-Targeting. Wenn Sie z.B. eine Single-Sale Kampagne einrichten und ein Nutzer darauf reagiert, können Sie sicher sein, dass dieser, sobald ein Kauf getätigt wurde, automatisch aus der Kampagnenliste entfernt wird. Sie müssen nie wieder eine Blockierliste neben Ihren Kampagnen führen! Sie können mit einem deutlich effizienteren Prozess und geringeren Kosten für die Google-Anzeigen rechnen.

Tschüss Firebase – Hallo BigQuery

Mit GA4 können die Nutzer Daten direkt in BigQuery exportieren.

Die Pros:

• BigQuery ist eine hervorragende Data-Warehouse-Lösung für Ihre Ereignis-Rohdaten
• Sobald die Daten eingegangen sind, kontrolliert das Marketingteam den Datenmanagement-Zyklus (wie lange wollen Sie mit den Daten
  arbeiten, wann sind sie für Sie veraltet und werden von Ihnen in den Cold Storage geschickt?) .
• Es gibt einige kostenlose Nutzungsangebote

Die Kons:

• BigQuery stellt einen neuen Schritt und damit möglicherweise eine neue Fehlerquelle in Ihrer Datenpipeline dar.
• BigQuery hat eine Lernkurve und es kann sein, dass Marketingteams qualifizierte Leute zur Zusammenarbeit rekrutieren müssen.
• Sobald Sie über die kostenlose Nutzung hinausgehen, erhalten Sie eine verbrauchsbezogene Rechnung, deren Betrag variiert. Das kann dazu führen, dass Ihre Budgetprognosen nicht mehr stimmen.

 
Als Data Warehouse ermöglicht BigQuery den Nutzern, ihre Daten entsprechend ihren geschäftlichen Anforderungen zu bereinigen und herunterzubrechen. Es lässt sich auch in Dashboards und Reporting-Tools, wie Data Studio, integrieren.

Sobald Sie in BigQuery sind, werden Sie den Nutzen von maschinellem Lernen erkennen.

Auch wenn Marketingteams maschinelles Lernen auf ihren Universal Analytics-Daten implementiert haben, bietet das Datenmodell von GA4 ein viel umfangreicheres Bild der Daten. Die Prognosen des maschinellen Lernens werden besser und Marketingteams erhalten Benachrichtigungen, wenn sich Datentrends abzeichnen. Diese innovative KI-Technologie wird die Vorhersage von Ergebnissen, wie Abwanderungsraten und kundensegmentspezifische Prognosen, revolutionieren.
Fundiertes maschinelles Lernen unterstützt das gesamte Unternehmen, indem es z.B. ein besseres Lieferkettenmanagement ermöglicht. Wenn eine Prognose auf einen Nachfrageschub für ein von Ihnen verkauftes Produkt hinweist, können die Lieferteams ihre Vorbereitungen treffen. Marketingteams können eine Vorhersage für einen Umsatzanstieg in einem wichtigen Segment erhalten und ihren Fokus schon auf Maßnahmen legen, die auf diese hochwertige Zielgruppe ausgerichtet sind.

Überprüfen Sie Ihre Erwartungen anhand von Berichten!

Die GA4-Berichtsumgebung ist sehr wahrscheinlich die wichtigste Lernkurve für die meisten Marketingteams, da es weniger vordefinierte Berichte gibt und Sie auch keinen Zugang zu den vertrauten “Views” mehr haben.
Sobald Ihre Berichtsstrategie festgelegt ist, können Sie ein viel umfassenderes Bild davon erwarten, wie Kunden über verschiedene Kanäle und Geräte hinweg mit Ihrer Marke interagieren. Durch die effektive Zusammenführung von Nutzer-IDs ist die Deduplizierung viel einfacher, was zu einem deutlich präziseren Reporting und Anzeigen-Targeting führt.

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