Google Analytics 4

Google Analytics 4 (GA4) – Die Zukunft der Webanalyse

Google Analytics 4 (GA4) ist die neueste Version von Google Analytics und bringt zahlreiche Veränderungen mit, die sowohl technisch als auch methodisch die Art und Weise revolutionieren, wie Nutzerverhalten analysiert wird. Im Gegensatz zur Vorgängerversion Universal Analytics (UA) basiert GA4 auf einem eventbasierten Datenmodell. Das bedeutet, dass nicht mehr nur Seitenaufrufe („Pageviews“) im Mittelpunkt stehen, sondern jede Interaktion (z. B. Klicks, Scrolls, Videoaufrufe oder Downloads) als eigenständiges Event erfasst wird. Diese Umstellung ermöglicht eine präzisere Erfassung des Nutzerverhaltens und bietet eine Grundlage für eine ganzheitlichere Betrachtung der Customer Journey.

Technische Beschreibung

• Eventbasiertes Datenmodell
  • Universal Analytics (UA): Session-basiertes Modell mit Fokus auf Seitenaufrufe und Sitzungen.
  • GA4: Jedes Nutzerverhalten wird als Event mit spezifischen Parametern erfasst (z. B. Event-Typ, Interaktionsdauer, Scrolltiefe, Videoabspielzeit). Dadurch wird das starre Konstrukt von Sitzungen und Seitenaufrufen aufgelöst.
  • Technischer Vorteil: Jedes Event kann beliebig viele Parameter haben (wie z. B. click_text, page_location oder event_value), die spezifische Details enthalten. Diese Parameter können gezielt für tiefergehende Analysen und Filter verwendet werden.
• Customer Journey Tracking
  • GA4 verfolgt Nutzer über Web und App hinweg. Statt separater Tracking-Properties für Website und App werden beide Umgebungen in einer einzigen Property zusammengeführt.
  • Technischer Vorteil: Durch den User-ID-Ansatz (eine benutzerdefinierte, eindeutige ID) lassen sich Nutzer über verschiedene Geräte hinweg identifizieren. Das ermöglicht die Erstellung von Berichten, die die Customer Journey in einer einheitlichen Ansicht abbilden.
• Machine-Learning-gestützte Einblicke
  • GA4 verwendet Machine Learning (ML), um Vorhersagen zu Nutzerverhalten zu treffen. Dies umfasst Prognosen zu Abwanderungswahrscheinlichkeiten (Churn Prediction) und Umsatzvorhersagen (Purchase Prediction).
  • Technischer Vorteil: Diese Vorhersagemodelle basieren auf historischen Daten und können automatisch Warnmeldungen generieren, wenn sich wichtige Kennzahlen ändern. So können Unternehmen proaktiv auf Marktveränderungen reagieren.
• Datenschutz & Cookie-Less Tracking
  • Server-Side Tracking: GA4 unterstützt die Implementierung des Server-Side Trackings, bei dem Tracking-Daten über einen eigenen Server verarbeitet werden. Das ermöglicht eine datenschutzfreundlichere Lösung, bei der die IP-Anonymisierung automatisch greift.
  • Consent Mode: GA4 berücksichtigt den Consent-Status der Nutzer und passt das Tracking dynamisch an. Wenn der Nutzer keine Cookies zulässt, werden dennoch modellierte Daten bereitgestellt, um Lücken in den Berichten zu schließen.
• Analyse & Reporting
  • GA4 bietet eine ereignisgesteuerte Analyse durch Berichte, die auf Explorationen (Explorations) basieren. Nutzer können benutzerdefinierte Berichte erstellen, um spezielle Nutzerverhalten zu analysieren.
  • Technischer Vorteil: Mit benutzerdefinierten Events können maßgeschneiderte Messungen erstellt werden. Zum Beispiel können „Hover-Events“, „Video-Abspielzeiten“ oder „Button-Klicks“ präzise erfasst und analysiert werden.

Case 1: E-Commerce Shop – Optimierung der Customer Journey

Ausgangslage
Ein E-Commerce-Shop möchte verstehen, wie Nutzer ihre Produktseiten durchstöbern und welche Faktoren zur Kaufentscheidung führen. Im alten Universal Analytics konnten sie nur sehen, wie viele Seitenaufrufe stattfanden, und das in Form von Sessions. Sie hatten keine detaillierten Informationen darüber, welche Buttons angeklickt wurden oder wie tief die Nutzer auf der Seite gescrollt haben.

Umsetzung in GA4

1. Event-Konfiguration:
   • Einrichten von Events wie view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase sowie benutzerdefinierten Events wie scroll_depth und hover_over_product.
   • Verwendung des Enhanced E-Commerce Tracking: Dabei werden die Transaktionsdaten (Produktname, Kategorie, SKU, Menge, Preis) als Event-Parameter mitgegeben.
2. Nutzerpfadanalyse:
   • Mit der Customer Journey Exploration-Funktion in GA4 können die Pfade der Nutzer grafisch dargestellt werden. Es wird sichtbar, welche Produkte besonders oft angesehen, aber nicht gekauft wurden.
   • Technischer Vorteil: GA4 ermöglicht eine präzise Analyse, welche Produktdetailseiten verlassen wurden, ohne dass ein Kauf stattfand. Durch diese Erkenntnisse kann der Shop seine Produktseiten anpassen (z. B. Produktbewertungen oder Lieferdetails prominenter platzieren).

Ergebnisse

• Der Shop erkennt, dass Nutzer häufig bei Produkten mit hohen Versandkosten abspringen.
• Durch die Reduzierung der Versandkosten für bestimmte Produkte wird die Abbruchrate auf der Seite um 25 % gesenkt.

Case 2: SaaS-Unternehmen – Lead-Generierung optimieren

Ausgangslage
Ein Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmen möchte verstehen, wie Nutzer das Anmeldeformular auf ihrer Website ausfüllen. Im alten Universal Analytics konnten sie nur die Seitenaufrufe der „Formularseite“ messen, aber nicht die Interaktionen mit den Formularfeldern.

Umsetzung in GA4

1. Event-Konfiguration:
   • Einrichtung von benutzerdefinierten Events wie form_start, form_field_interaction und form_submit.
   • Übermittlung der Felddaten (z. B. Name des Feldes, Ausfülldauer) als Event-Parameter.
   • Technischer Vorteil: Mit dem Google Tag Manager (GTM) lassen sich diese Events einfach einrichten, indem der GTM auf „Formularinteraktionen“ hört und die Ereignisse als „GA4-Event“ sendet.
2. Datenanalyse & Insights:
   • Analyse der Felder, die Nutzer am häufigsten ausfüllen oder bei denen sie abbrechen.
   • Mithilfe der Trichteranalyse (Funnel Exploration) werden Abbruchpunkte innerhalb des Formulars erkannt (z. B. viele Nutzer springen beim Feld „Telefonnummer“ ab).

Ergebnisse

• Der Kunde reduziert die Pflichtfelder auf dem Formular, sodass weniger Nutzer abspringen.
• Die Conversion-Rate für Anmeldungen steigt um 15 %.

Vorteile von GA4 im Überblick

Funktion	Universal Analytics (UA)	Google Analytics 4 (GA4)

Tracking-Modell

Session-basiert

Event-basiert

Plattformübergreifend

Nein (Web und App separat)

Ja (Web und App in einer Property)

Datenschutz

Manuelle IP-Anonymisierung

IP-Anonymisierung standardmäßig

Machine Learning

Nur manuelle Analysen

KI-gestützte Vorhersagen

E-Commerce-Tracking

Basic Enhanced E-Commerce

Umfangreicher, flexibler

Consent-Mode

Keine automatische Anpassung

Datenschutzgerechtes Tracking

Server-Side Tracking

Manuelle Einrichtung

Besser integriert

Fazit

Google Analytics 4 (GA4) bietet nicht nur ein neues Event-Modell, sondern öffnet völlig neue Möglichkeiten, die Customer Journey zu analysieren. Vor allem die plattformentscheidende Zusammenführung von Web- und App-Daten sowie die Machine-Learning-Funktionen ermöglichen tiefere Einblicke in Nutzerverhalten. Unternehmen können endlich sehen, wo Nutzer abspringen, und Maßnahmen ergreifen, um Conversion-Raten zu verbessern.

Für den E-Commerce und die Lead-Generierung ist die Umstellung auf GA4 nicht nur ratsam, sondern langfristig unumgänglich. Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Events zu erstellen und die Customer Journey durch Trichteranalysen und Pfadanalysen zu verstehen, macht es zur unverzichtbaren Plattform für datengetriebenes Marketing.

GA4 wird von Google als die Zukunft der Webanalyse bezeichnet – und das aus gutem Grund. Die Möglichkeit, Cookieless Tracking, Machine Learning und Consent-Mode zu kombinieren, macht GA4 zu einem der fortschrittlichsten Tools zur Analyse von Online-Daten.