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Google Analytics Konferenz 2019_Vom Reporting zu Insights_Maike Duhr (lunapark) & Michaela Linhart (e-dialog)

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In komplexen Dashboards lassen sich Daten aus unterschiedlichen Quellen kombinieren und so schneller und einfacher Insights gewinnen. In dieser Session lernen Sie, was mit Googles Datastudio und Supermetrics alles möglich ist.

Published in: Marketing
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Google Analytics Konferenz 2019_Vom Reporting zu Insights_Maike Duhr (lunapark) & Michaela Linhart (e-dialog)

  1. 1. 10. - 12. April 2019 | Wien
  2. 2. Vom Reporting zu Insights mit Google DataStudio Donnerstag, 11.4.2019 Maike Duhr, Michaela Linhart
  3. 3. Vorstellung Maike & Mimi Maike Duhr • Consultant Search & Analytics • Seit 3 Jahren bei luna-park • Listenfan m.duhr@luna-park.de Michaela Linhart • Senior Digital Analytics Consultant, e-dialog • Blogger, ANALYTICSkiste.blog • Hundefan linhart@e-dialog.at
  4. 4. Vom Reporting zu Insights mit Data Studio Teil I • Für welche Berichte eignet sich Data Studio? • Data Studio vs. GA Berichte • Wie baue ich Data Studio Berichte auf? • Data Studio Updates Teil II • Data Studio mit Supermetrics
  5. 5. Fokus bei lunapark Betreuung der Web Analyse Projekte für Kunden aus den folgenden Branchen: • Telekommunikation • Baumarkt • Finanzdienstleistung • B2C eCommerce • Versicherung • Energieversorger
  6. 6. Kennt ihr das auch? Beispiele für tägliche Herausforderungen: • Ereignisse… • Zielvorhaben… • eCommerce… • Kampagnennomenklatur & Channel… werden nach Set-up nicht mehr auf Vollständigkeit geprüft
  7. 7. Tägliche Herausforderungen… Zielvorhaben
  8. 8. Zielvorhaben Tägliche Herausforderungen… … 3 Monate später
  9. 9. Tägliche Herausforderungen… eCommerce
  10. 10. eCommerce Tägliche Herausforderungen… … 3 Monate später …
  11. 11. Regelmäßiges Qualitätsmanagement ist wichtig ...weil... ● potenzielle Fehler früh erkennen & beheben ● Datenqualität sicherstellen ● Fehlerhafte Datenanalysen vermeiden ● Entscheidungen basierend auf korrekten Daten treffen ...aber aufwändig… ● hoher wiederkehrender Zeitaufwand ● sehr gute Kenntnis des Tools & des Set-ups nötig
  12. 12. Warum Data Studio? Die 9 wichtigsten USPs
  13. 13. 1. Größere Freiheiten bei der Dashboard Gestaltung • Keine Begrenzung mehr auf max. 12 Widgets pro Dashboard • Mehr Möglichkeiten zur grafischen Aufbereitung
  14. 14. 2. Mehr Datenvielfalt & Kombinationsmöglichkeiten • Import von Daten außerhalb von Google via Konnektoren (Facebook, Bing, Google Tabellen, Yandex usw.) 126 Partner Konnektoren & 18 Google Konnektoren
  15. 15. 3. Bessere Aufbereitung für verschiedene Expertise Level • Filter & Segmente können vorab gesetzt werden • Je nach Dashboard keine große Kenntnis in Analytics nötig Filter Fragen
  16. 16. Filter Fragen
  17. 17. 4. - 5. Weniger Zahlenwust, mehr Übersichtlichkeit • Grafische Darstellung statt Tabellenreihen
  18. 18. 6. – 7. Zeitersparnis & einfacheres Monitoring • Alle Daten auf einen Blick • Mntl. Monitoring geht deutlich schneller • Kein Switchen mehr zwischen Reports / Tools
  19. 19. 8. Mehrere Konten in einem Report nutzen • Mit dem Datenkontrolle Feature kann ein Report für mehrere Konten gleichzeitig verwendet werden • Auch möglich: Reporting auf Verwaltungskonto Ebene
  20. 20. 9. Einfache Nutzerverwaltung & Datenfreigabe • Freigabe auch an Nutzer, die ggf. keinen Zugriff auf GA haben • Kein Login in mehrere Tools nötig • Neues Feature seit Mitte März: Shortlinks mit Filterungen direkt teilen Bericht freigebenShortlink mit Filtern freigeben
  21. 21. Zusammengefasst: Data Studio Vorteile 1. Größere Freiheiten bei der Gestaltung 2. Mehr Datenvielfalt & Kombinationsmöglichkeiten 3. Aufbereitung für verschiedene Expertise Level 4. Übersichtlichkeit 5. Bessere grafische Darstellung 6. Zeitersparnis 7. Einfacheres Monitoring 8. Mehrere Konten in einem Report nutzen 9. Einfache Nutzerverwaltung & Datenfreigabe
  22. 22. Herangehensweise beim Set-up 7 Schritte bis zum perfekten Dashboard
  23. 23. Der Endgegner…
  24. 24. Daten über Daten
  25. 25. Die Lösung: ein Schritt nach dem nächsten
  26. 26. 1. Ziel des Dashboards definieren • Was soll das Dashboard darstellen? • Welche Fragen sollen beantwortet werden? • Was ist die wichtigste Analysefrage hinter dem Dashboard? • Wer soll das Dashboard nutzen?
  27. 27. 2. Welche Daten brauche ich & woher? Am Beispiel des Set-ups für das QM Dashboard: • Welche KPIs brauche ich für die Analyse? • Welche Ereignisse / Zielvorhaben sind die wichtigsten auf meiner Website & sollten sicher funktionieren? • Welche Ereignisse / Zielvorhaben sind fehleranfällig, weil sich der Bereich der Website häufig ändert / angepasst wird?
  28. 28. 2. Welche Daten brauche ich & woher? Am Beispiel des Set-ups für das QM Dashboard: • Die Performance welcher Kanäle werte ich häufig aus? • Wo liegt der Fokus bei unserem eCommerce in GA? • Welche Fehler sind typisch für eCommerce & sollten im Auge behalten werden?
  29. 29. 3. Daten clustern nach Bereichen
  30. 30. 4. Analysezeitraum festlegen Welcher Zeitraum ist nicht zu klein / nicht zu groß, um natürliche Veränderungen von Fehlern unterscheiden zu können? ● Letzter Monat ● Letzte 30 Tage ● Letzte Woche ● …
  31. 31. 5. Daten vor- & aufbereiten • Welche Segmente brauche ich & muss ich anlegen? • Regexen vordefinieren & prüfen • Brauche ich Schnittstellen? • Muss ich Daten in Google Tabellen importieren? • Wie soll der Aufbau jedes Tabs aussehen? • Welche Darstellungen brauche ich? Verläufe, Tabellen, Vergleiche mit dem Vormonat, usw.
  32. 32. 6. Umsetzung Los geht‘s…
  33. 33. 7. Freigabe & Analyse
  34. 34. 1. Ziel des Dashboards definieren 2. Benötigte Daten & deren Quelle definieren 3. Daten clustern nach Bereichen 4. Zeitraum festlegen 5. Daten vor- & aufbereiten 6. Umsetzung & Konzeption 7. Freigabe & Auswertung Fazit: Struktur hilft
  35. 35. Wrap-up: Data Studio Entwicklung
  36. 36. +12 neue Features/Updates seit Januar 2019 https://support.google.com/datastudio/answer/6311467?hl=de • Mehr Diagrammtypen • Diagramminteraktionsfilter (u.a. Brushing) • Duplizieren von Filtern & zusammengeführten Datenquellen • PDF Download & E-Mail Berichte • Berechnete Felder • Verbesserte Oberfläche • Neue Zeiträume zur Datenfilterung • Neue Konnektoren (Ad Manager 360-Connector, Search Ads 360, DV 360) • Data Blending: Zusammenführen von Daten unterschiedlicher Datenquellen https://datastudio.google.com/reporting/1uIvaqruCdHRGhnfn6FaLMEpeR yJxm17Y/page/chHU
  37. 37. Data Studio: Data Blending Von: Nach:
  38. 38. ● Keine Daten ohne Connector außerhalb der Google Welt ● Max. 5 Datenquellen verknüpfbar Data Studio: Data Blending - NACHTEILE
  39. 39. ● Keine Daten ohne Connector außerhalb der Google Welt ● Max. 5 Datenquellen verknüpfbar ● (Noch) nicht so stabil ● (Noch) recht fehleranfällig Data Studio: Data Blending - NACHTEILE
  40. 40. Vom Reporting zu Insights mit Supermetrics Donnerstag, 11.4.2019 Maike Duhr, Michaela Linhart
  41. 41. Supermetrics ist... ● ein “Data Grabber”. ● ein Connector, mit dem Daten aus 50+ unterschiedlichen Quellen abgegriffen werden können. ... ● ein Google Spreadsheets Add-On.
  42. 42. Supermetrics: 1. Data Source auswählen
  43. 43. Supermetrics: 1. Data Source auswählen
  44. 44. Supermetrics: 1. Data Source auswählen
  45. 45. Supermetrics: 2. Account auswählen
  46. 46. Supermetrics: 3. Zeitraum auswählen
  47. 47. Supermetrics: 4. Metrik auswählen
  48. 48. Supermetrics: 5. Dimension auswählen
  49. 49. Supermetrics: 6. Optionen einstellen
  50. 50. Supermetrics: 7. LOS! >> Get Data to Table
  51. 51. Supermetrics: 1 Sheet pro Abfrage 1 2 3 = 3 Sheets in diesem Beispiel
  52. 52. 1 Datenquelle in Data Studio = 1 Google Sheet 1
  53. 53. 1 Datenquelle in Data Studio = 1 Google Sheet 1 Join Key
  54. 54. 1 Datenquelle in Data Studio = 1 Google Sheet 1 Join Key
  55. 55. Data Studio Sheet Connector
  56. 56. Data Studio Sheet Connector
  57. 57. Data Studio Sheet Connector
  58. 58. Data Studio Sheet Connector
  59. 59. Data Studio Sheet Connector
  60. 60. Data Studio Sheet Connector
  61. 61. Data Studio Sheet Connector
  62. 62. Data Studio Sheet Connector ✓
  63. 63. Daten Beschaffung
  64. 64. Daten Beschaffung Daten Verknüpfung & Aufbereitung =>
  65. 65. Daten Beschaffung Daten Verknüpfung & Aufbereitung => Daten Visualiserung & Kommunikation =>
  66. 66. ● Data Studio als Visualisierungstool ○ Großartige Usability ○ Look & Feel ○ Interaktiv ○ ... Data Studio + Supermetrics: Vorteile
  67. 67. ● Supermetrics für ○ Datenaufbereitung ○ Daten Zusammenführung ○ Gewohntes arbeiten ○ 50+ Anbindungen zu Datenquellen ○ Daten AUTOMATISCH abgreifen Data Studio + Supermetrics: Vorteile
  68. 68. Data Studio oder Supermetrics?
  69. 69. Data Studio oder Supermetrics? >> Beides! Die Combi machts aus!
  70. 70. Supermetrics für Data Studio Community Connectors
  71. 71. Supermetrics Templates für Data Studio https://supermetrics.com/template-gallery/google-data-studio
  72. 72. https://supermetrics.com/template-gallery/google-data-studio Supermetrics Templates für Data Studio
  73. 73. https://supermetrics.com/template-gallery/google-data-studio Supermetrics Templates für Data Studio
  74. 74. >> 20% OFF ANY SUBSCRIPTION: CODE edialog Get your 20%OFF now!
  75. 75. Key Takeaways Data Studio & Supermetrics ● DS spart Zeit & Aufwand bei regelmäßigen Reports ● DS ermöglicht die Verknüpfung von Daten verschiedener Datenquellen / Konten ● Aufbereitung für verschiedene Expertise Level ● Supermetrics & Spreadsheets für mehrere Datenquellen ○ abfragen, ○ kombinieren, ○ aufbereiten und ○ in DS visualisieren ● Supermetrics Community Connectoren für externe Daten direkt in Data Studio integrieren und mit DS visualisieren
  76. 76. Vielen Dank! Maike Duhr • Consultant Search & Analytics • Seit 3 Jahren bei luna-park • Listenfan m.duhr@luna-park.de Michaela Linhart • Senior Digital Analytics Consultant, e-dialog • Blogger, ANALYTICSkiste.blog • Hundefan linhart@e-dialog.at
  77. 77. 360 EXPERT LOUNGE Wir nehmen uns Zeit für Eure individuellen Fragen zur Google Marketing Platform und zu Digital Marketing Kommt einfach vorbei! (ihr findet uns in der Lounge neben dem großen Saal)
  78. 78. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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