Vom 10. bis 12. April 2019 fand im wunderschönen Apothekertrakt des Schlosses Schönbrunn in Wien wieder die jährliche Google Analytics Konferenz statt. In diesem Jahr konnten sich die rund 350 Teilnehmer in Intensiv-Workshops und Bootcamps am 10.04 und 12.04, oder auf der Konferenz am 11.04 in drei parallelen Tracks, rund um die Module der im letzten Sommer neu strukturierten Google Marketing Plattform informieren.
Neben spannenden Praxis-Cases gab es außerdem viele interessante Insights von Experten aus den Bereichen Programmatic, Testing, Analytics, Tracking uvm. Eins der Themen, das sich durch den gesamten Tag zog, war die Personalisierung. Von der Conversion Optimierung mit Optimize und Analytics, oder der programmatischen Kampagnenaussteuerung mit DV 360 und personalisierten Werbemitteln zog sich dieses Thema über den gesamten Konferenztag.
Wir waren in diesem Jahr mit zwei Vorträgen vertreten und konnten außerdem endlich die lange gehegte Nachricht verkünden, dass wir im Juni 2019 zusammen mit e-dialog eine neue Konferenz in Köln starten werden, die GMP Con.
Maike Duhr und Michaela Linhart auf der Google Analytics Konferenz 2019 in Wien
Inhaltsverzeichnis
Lunapark Vorträge auf der Google Analytics Konferenz
App Tracking
Geschäftsführer Markus Vollmert hat zusammen mit Runa Reno von Booking.com aufgezeigt was bei der Integration von Firebase als Nachfolger der Google Analytics Services SDK für App Tracking alles möglich ist und wo es aktuell noch Schwachstellen gibt. Bis Oktober 2019 bleibt noch Zeit sich dem Thema anzunehmen, ab dann wird das alte SDK eingestellt.
Vom Reporting zu Insights
Im Vortrag von Analytics Consultant Maike Duhr, zusammen mit Michaela Linhart von e-dialog wurde aufgezeigt wie mächtig Google Data Studio als Datenvisualisierungstool mittlerweile ist und welche Möglichkeiten es aktuell mittels Konnektoren und Data Blending gibt, Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb eines Reportings darzustellen.
Conversion Optimierung mit Analytics & Optimize
In dem Vortrag von Sophie Kubec (e-dialog) und Thomas Glössner (Alpinresorts) wurde anschaulich dargestellt, wie Conversion Optimierung in Kombination von Google Analytics und Optimize funktioniert. Um in Google Analytics erfolgreiche Conversion Optimierung durchführen zu können, solltet ihr u.a. folgende Punkte beherzigen:
- Relevante Zielvorhaben abstimmen und anlegen
- Eine Datenansicht definieren, die für das Testing mit Optimize verknüpft werden soll (Es ist nur möglich, eine zu verknüpfen – deshalb Achtung: es sollten ausreichend Zielvorhaben frei sein für die Auswertung)
- 5 Tests gleichzeitig durchführen (in der kostenlosen Variante von Optimize)
Die wichtigsten Berichte zur Conversion Optimierung mit Google Analytics sind u.a. die folgenden:
- Trichtervisualisierung für Zielvorhaben
- eCommerce Kaufverhalten & Bezahlvorgang (falls vorhanden)
- Einstiegs- / Ausstiegsseiten
- Verhaltensfluss
Ein weiteres Key Feature, das ihr verwenden solltet, sind Segmente. Denn eine allgemeine Betrachtung der Website Performance birgt nur wenige Insights. Wenn ihr allerdings die Daten auf die verschiedenen Zielgruppen und deren Verhalten herunterbrecht, lassen sich deutlich mehr relevante Informationen erkennen, die für die Conversion Optimierung relevant sind.
Beim Set-up der Tests in Optimize sollte idealerweise mit einem Testing-Plan gearbeitet werden, um die verschiedenen Tests und deren Performance übersichtlich aufzuzeichnen und sich nicht auf das eigene Bauchgefühl zu verlassen. Denn auch dies war eines der wichtigsten Takeaways: wartet ab und beendet einen Test nicht frühzeitig, bevor er statistisch signifikant ist! Und: auch aus fehlgeschlagenen Tests lernt ihr für die Zukunft, was bei Nutzern eben nicht funktioniert.
Zur Signifikanzprüfung sollte möglichst ein Tool verwendet werden, um ganz sicher zu gehen. Bspw. kann hier der Signifikanzrechner von Konversionskraft verwendet werden.
Zum finalen Auswerten des Tests solltet ihr dann allerdings wiederum Google Analytics verwenden, weil das Tool einfach umfangreichere Reportings und Segmentierungsmöglichkeiten bietet als Optimize selbst.
Programmatic Marketing mit Display & Video 360
Nach der Mittagspause ging es direkt weiter mit dem Thema personalisierte Kampagnensteuerung mit DV360. Iris Handlsberger und Michaela Heger (beide von e-dialog) zeigten anschaulich auf, welche Features von DV360 besonders hilfreich sind. Nach einer kurzen Einführung zum Thema: „Was ist Programmatic?“ wurden typische Vorurteile aus dem Weg geräumt und es folgten viele spannende Learnings. Hier die wichtigsten:
Zielgruppen aufbauen mit DV 360
Mit Hilfe von sogenannten Floodlight Tags können Audiences direkt in DV360 erstellt werden. Erstellt also vor Kampagnenstart ein Tracking Konzept für relevante Floodlight Tags, um anschließend die Daten aus den Floodlight Tags direkt im Tool auswerten zu können. Nutzt außerdem U-Variablen zum Anreichern der Zielgruppen mit weiteren Nutzerinformationen. Alternativ könnt ihr auch auf GA 360 Audiences zugreifen, falls ihr Floodlight Audiences nicht nutzen wollt/dürft. In der finalen Kampagnensteuerung solltet ihr später einen Mix aus diversen Zielgruppen nutzen, bspw. könnte dieser wie folgt aussehen:
- demografische Zielgruppe
- In-Market Zielgruppe
- Affinity Audiences aus euren Analytics Nutzerdaten und Google Nutzerdaten
- Similar-to-Audiences basierend auf euren Analytics Nutzerdaten zu:
- Käufern
- Add-to-cart Nutzern ohne Kauf
- Besucher allgemein
KPIs nach Phase in der Customer Journey reporten
Beachtet, dass ihr, je nachdem in welcher Phase im Kaufprozess der Nutzer sich aktuell befindet, unterschiedliche KPIs betrachten solltet zur Kampagnenoptimierung, da ansonsten Kampagnen zu schnell schlecht bewertet werden, die ganz am Anfang der Customer Journey stehen.
Und zum Schluss: „coole“ Tools
Um alle diejenigen nicht zu enttäuschen, die auf ein paar nette Tools gewartet haben, gab es außerdem noch eine Liste mit Features von DV360, die einem den Alltag deutlich erleichtern können:
- Audience Modul:
- schlägt ähnliche Zielgruppen zu den eigenen vor
- kombiniert 1st Party Daten aus Analytics mit Daten zu Verhalten & Interessen
- Combined Audiences:
- Es können plattformübergreifende Zielgruppen gebildet werden, die auf 1st & 3rd Party Daten basieren
- Campaign Activity Audiences:
- Retargeting für Nutzer, die schon einmal mit einer meiner Kampagnen interagiert haben
- Audience Frequeny Cap (Meiner Meinung nach eines der besten Tools):
- Bietet die Möglichkeit plattformübergreifende Frequency Caps pro Nutzer zu definieren, so dass diese nicht mit Anzeigen über verschiedene Kanäle hinweg verfolgt werden, weil wir pro Kanal einen Frequency Cap gesetzt haben. Somit gilt auch kanalübergreifend ein Cap von bspw. 3 Anzeigen.
- Format Gallery:
- Es können einfach und relativ schnell Werbemittel direkt in DV360 erstellt werden. (Empfehlung der beiden Speakerinnen: Parallax Ads, Flipboard Ads, Native Ads sind einfache & effektive Formate)
- Storytelling Feature:
- Werbetreibende können innerhalb einer Kampagne eine „Storyline“ definieren und somit vorschreiben welche Werbemittel Nutzer nacheinander sehen sollen, um eine „Geschichte“ zu erzählen.
- Das Budget kann pro Schritt definiert werden
- Ebenso findet die Optimierung auf Schritt-Ebene statt
Personalisierung: Werbemittel & Website
Im Anschluss an den Vortrag zu DV360 habe ich mir angehört, welche Möglichkeiten zur Personalisierung es nicht nur mit Hilfe von Zielgruppen und DV360 bei der Kampagnenaussteuerung gibt, sondern auch beim Thema Erstellung der Werbemittel.
Solche personalisierten Werbemittel, genannt data-driven Creatives, können dynamisch zusammengestellt werden, basierend auf einem statischen Logo und dynamischen Bild- / Textelementen. Die Anpassung der Banner basiert bspw. auf folgenden Daten:
- Tag & Uhrzeit
- Sprache & Standort des Nutzers
- Audience Zugehörigkeit des Nutzers
- Interessen
Um ein individuelles Banner pro Nutzer zu erhalten, macht auch hier die Mischung unterschiedlicher Faktoren Sinn, ebenso wie bei der Kampagnenaussteuerung mit DV360.
Als Grundgerüst dient hierzu ein HTML5 Banner, sowie ein Feed aus DV360, Studio oder anderen relevanten Tools. Dann muss ein Mastertemplate definiert werden, das dann je nach Nutzertyp dynamisiert ausgespielt werden kann.
Grundsätzlich klingt diese Herangehensweise schon klasse – allerdings sollte man sich immer einen kompetenten Grafiker mit ins Boot holen, der idealerweise mit DV360 und dynamischen Werbemitteln vertraut ist. Dann sollte das Set-up solcher Werbemittel recht einfach von der Hand gehen.
Fazit
Alles in allem bot die Google Analytics Konferenz wieder einen gelungenen und runden Konferenztag mit spannenden Insights aus der Praxis, vor allem zum Thema Personalisierung. Auch unsere zwei Vorträge zum Thema Firebase als Ersatz für das im Oktober auslaufende Google Analytics SDK, sowie Data Studio Insights waren gut besucht und scheinen das Publikum der Analytics Konferenz gut abgeholt zu haben.
Markus Vollmert auf der Google Analytics Konferenz in Wien
Wir freuen uns nun auf den Sommer und erwarten natürlich ebenso gute Vorträge wie auch ein anspruchsvolles Publikum hier bei uns in der Stadt am Rhein 😊
