Google Analytics Multi Channel Trichter

Seit kurzem wird der neueste große Wurf, die sogenannten Multi Channel Trichter im neuen Google Analytics Interface für alle Nutzer ausgerollt. Der vorhergehende Blogpost bezüglich geänderter Session Kalkulation hat bereits auf dieses Release hingedeutet. Google Analytics Multi-Channel-Trichter zeigen die Zugriffswege der Nutzer auf dem Weg zur Conversion an. Denn genau wie im Basketball gilt auch im Online Marketing: Ohne Assists kein Goal. Das folgende Video von Google über die Multi Channel Trichter beschreibt diese Analogie ganz gut.

Einführung in Multi-Channel Trichter

Multi Channel Trichter sind unter “Meine Conversions” in der orangen Navigationsleiste zu finden. Neben der Übersicht bietet Google Analytics die Reportings Vorbereitete Conversions (Assists), Top-Conversion-Pfade, Zeitintervall, sowie Pfadlänge. Wichtig vorab: Ohne die Einrichtung von Zielen oder E-Commerce Tracking liefern diese Reportings natürlich keine Daten!

Zunächst gilt es, sich einen Überblick zu verschaffen. Wie immer gehen wir Top-Down vor: Welche Zugriffsquellen haben welchen prozentualen Anteil an den gesamten Conversions? Hier lassen sich schon erste Überschneidungen visualisieren bzw. grobe Vergleiche hinsichtlich der eingesetzen Medienbudgets für die verschiedenen Kanäle ziehen.

Pfadlänge & Zeitintervall – den Nutzer im Blick

Nachdem wir nun wissen, wie es um das Verhältnis der Zugriffsmedien steht, sollten wir nun erst einmal den Nutzer im Blick halten. Wie oft kommt er auf unsere Seite bevor er kauft, bzw. nach wie vielen Tagen kauft er?

Zunächst sollte man jedoch das Reporting ordentlich konfigurieren. Über die Schaltflächen unter der Überschrift lassen sich direkt die entsprechenden Ziele auswählen. Außerdem hat man noch die Möglichkeit, AdWords gegen den gesamten Traffic darzustellen, was sicherlich auch noch einmal einen spannenden Einblick gibt.

Zeitintervall

Das Beispiel zeigt, dass rund 70% der Nutzer noch am selben Tag bestellen. Je länger das Zeitintervall desto weniger Conversions. Das ist vor allem typisch für Shops mit niedrigen Warenkorbwerten, da die Nutzer weniger Bedenkzeit für Ihre Investitionen benötigen.

Pfadlänge

Man könnte meinen, dass sich die Zahlen analog zum Zeitintervall verhalten. Dies ist hier aber nicht der Fall und trägt wohl dem Umstand Rechnung, dass die Nutzer wie im richtigen Leben dazu neigen “sich um zu sehen”, also mehrere Shops begutachten, Ihre Suchen verfeinern und deshalb mehrmals auf unsere Website zugreifen. Deutlicher wird das am prozentualen Conversion Verhältnis der Pfadlängen 1 und 2. Die Conversions liegen bei 38% zu 27%,  bei der Segmentierung nach AdWords ergibt sich aber ein Verhältnis von 30% zu 27% für eine Pfadlänge von 1 bzw. 2!

Vorbereitende Conversions

Die Frage ist nun, welches Verhältnis zwischen Vorbereitenden und Letzten Interaktions-Conversions besteht. Als Vorbereitende Interaktionen werden diejenigen Zugriffe gewertet, die VOR der letzen Interaktion – also dem letzten Zugriff vor Kauf stattgefunden haben. Letze Interaktions-Conversions bezeichnen den allerletzten Zugriff, der in einem Kauf oder Lead resultiert.

Das Verhältnis aus beiden Werten wird in der letzen Spalte wiedergegeben. Ist der Wert kleiner 1, so trägt der Channel eher zur letzten Interaktions Conversion bei. Ist der Wert größer 1, verhält es sich umgekehrt und der Channel trägt eher zu Assists bei.

Im Beispiel tragen die Zugriffsquellen also meist zur letzten Interaktion bei. Kann das sein? Müsste denn nicht wenigstens ein Kanal das Verhältnis kompensieren? Die Antwort lautet Nein, da wir ja anhand der Pfadlänge festgestellt haben, dass 38% des Traffics direkt mit der ersten Interaktion kauft.

Für einen tieferen Einblick könnte man nun nach bestimmten Kanälen segmentieren. Dies ist über die Schaltfläche “Conversion-Segmente” oben links möglich; es existieren bereits voreingestellte Segmente wie z.B. “Erste Interaktion: bezahlte Werbung” bzw. “Letzte Interaktion: bezahlte Werbung”. Damit kann man den Impact von Adwords als größter Trafficquelle auf die unterschiedlichen Kanäle noch einmal deutlicher herausstellen.

Top-Conversion-Pfade

Nachdem wir jetzt wissen, in welchem Verhältnis unsere Kanäle zu den Conversions beitragen können wir ins Detail gehen. Welche Conversion Pfade werden am meisten genutzt? Wir wissen ja bereits, dass 38% der Nutzer nach nur einer Interaktion kaufen, doch wie verhält es sich mit dem Rest?

Das Reporting schreckt den ein- oder anderen zunächst ab. Postition 3 zeigt z.B. drei Zugriffe über Bezahlte Werbung, an Position 5 ganze 4 und an Position 14 ganze 6 Zugriffe über Bezahlte Werbung. Wie kann das sein? Auch dies trägt sicherlich dem Umstand Rechnung, dass Nutzer Preise vergleichen und unterschiedliche Seiten mehrmals ansteuern. Entspricht dann jeder Bezahlte Zugriff auch einem Klick in AdWords?

Hier muss aber auch folgendes berücksichtigt werden: Bookmarks. Kommt ein Nutzer beispielsweise über AdWords auf unsere Seite, entschließt sich aber erst morgen zu kaufen, wird er den Link wahrscheinlich zu seinen Favoriten hinzufügen oder die Seite im Browser geöffnet lassen. Öffnet er am nächsten Tag seinen Browser bzw. ruft seine Favoriten auf, wird Google Analytics den Zugriff als “Bezahlten Zugriff” werten. Warum? Weil direkte Zugriffe in Google Analytics hinsichtlich sonstigen Zugriffen immer verlieren. Jeder Bezahlte Zugriff muss also nicht zwangsläufig auch ein Klick in AdWords sein!

Auch dieses Reporting lässt sich bis ins Detail analysieren. Über die Navigation über der Datentabelle können viele unterschiedliche Dimensionen – bis auf Keyword-Ebene- gewählt werden. Es ist sogar auch möglich, eigene Channel Gruppierungen zu erstellen, um beispielsweise Social Media Traffic zusammen zu fassen.

Fazit

Mit dem Multi Channel Trichter stellt Google Analytics ein weiteres leistungsfähiges Reporting zu verfügung, welches sicherlich einige Webseitenbetreiber zum Umdenken bzw. zur Neubewertung bezüglich der Verteilung Ihrer Medienbudgets zwingen wird. Wie sind eure Erfahrungen mit den Multi Channel Trichtern? Auf Eure Kommentare freue ich mich!