20.04.2017

Bei vielen Websites ist Google Analytics im Einsatz, wird jedoch nur selten genutzt. Oftmals fehlen die Zeit oder das Wissen, sich mit dem mächtigen Analysetool eingehend auseinander zu setzen. Wir möchten Ihnen helfen und zeigen einen Ansatz, die vielen Dimensionen und Metriken strukturiert zu betrachten und stellen die wichtigsten Berichte, Dimensionen und Metriken vor.

Die wichtigsten Dimensionen und Metriken in Google Analytics

Der Schlüssel der Webanalyse ist das Segmentieren

Wie finde ich heraus, wo ich wenig Umsatz habe? Auf welchen Seiten füllen meine Besucher das Formular nicht aus? Wer sind überhaupt meine Besucher? Das Ziel in der Webanalyse ist es, möglichst große Unterschiede in den Berichten zu finden oder zu erreichen. Ein Messwert wie die Conversion Rate wird viel interessanter, wenn man ihn z.B. nach Seiten aufgeschlüsselt betrachtet und herausfindet, auf welchen Seiten mein Zielvorhaben häufiger eintritt als auf anderen. In Google Analytics gibt es aber unzählige Dimensionen, nach denen man aufschlüsseln kann, und dutzende Metriken, die man betrachten kann. Um die relevantesten Dimensionen und Metriken zu finden, müssen wir uns der Webanalyse strukturiert nähern.

One does not simply use Google Analytics without Data Segmentation

Dimensionen strukturieren mit der Analytics Lasswell Formel

Der US-amerikanische Politik- und Kommunikationswissenschaftler Harold Dwight Lasswell formulierte 1948 die Lasswell-Formel: „Wer sagt was in welchem Kanal zu wem mit welchem Effekt?“. In diesem Satz sind alle wichtigen Kernbereiche der Kommunikationswissenschaft zusammengefasst. Wer (Kommunikatorfoschung) sagt was (Produktforschung) über welchen Kanal (Medienanalyse) zu wem (Mediennutzungsforschung) mit welchem Effekt (Medienwirkungsforschung)?

Die Lasswell Formel

Die Lasswell Formel

Für die Webanalyse kann man die Lasswell-Formel benutzen und auch sämtliche Teilfragen der Webanalyse zusammen in einer Frage bündeln. So kann man die vielen Dimensionen strukturiert betrachten und sich dann aus jedem Bereich die passenden aussuchen. Angepasst auf die Bereiche der Webanalyse könnte die Analytics-Lasswell-Formel definiert werden: „Wer besucht warum welche Unterseite wann über welchen Kanal mit welchem Gerät mit welchem Effekt?“. Diese Formel basiert zwar nicht auf wissenschaftlichen Erkenntnissen, ist aber sehr gut geeignet, um die verschiedenen Möglichkeiten der Segmentierung aufzuzeigen, die Google Analytics bietet (oder nicht bietet).

Die Lasswell Formel auf Webanalyse angepasst

Die Lasswell Formel auf Webanalyse angepasst

In einer perfekten (Analyse)-Welt würden wir bei jedem Besucher die Analytics-Lasswell Formel (nennen wir sie einfach AL-Formel) bis ins kleinste Detail beantworten können. In der Praxis können wir jedoch nicht die Gedanken unserer Besucher lesen und müssen uns an vielen Stellen auf Interpretationen einlassen, die durch unsere Analyse möglichst genau sein soll.

Wir betrachten nun jeden Teil der AL-Formel einzeln und gehen auf wichtige Dimensionen/Metriken oder Berichte ein. In der Praxis sollten Sie Ihre Daten mindestens auf 2-3 Bereiche segmentiert betrachten. In den Standardberichten von Google Analytics sollte daher meistens eine „Sekundäre Dimension“ hinzugefügt werden bzw. mehrere Dimensionen als Sekundäre Dimension getestet werden. Wem zwei Dimensionen noch zu wenig sind, der kann in benutzerdefinierten Berichten Tabellenlisten mit bis zu fünf Dimensionen einrichten.

Dieser Beispielbericht schlüsselt wichtige Metriken nach 4 Dimensionen auf

Es geht auch mit mehr als zwei Dimensionen: Dieser Beispielbericht schlüsselt wichtige Metriken nach vier Dimensionen auf. Der „Trick“ dabei ist, beim Erstellen des benutzerdefinierten Berichts auf die „Tabellenliste“ umzuschalten. Importlink: https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=5zH_HSO7TNumQP7D9iob6g

Hier nochmal die Formel mit Sprungmarken zu den Kapiteln:

Wer besucht warum welche Unterseite wann über welchen Kanal mit welchem Gerät mit welchem Effekt?

Wer besucht mich?

Will man seine Besucher charakterisieren, liegt die Frage nach dem „Wer“ sehr nahe. Demografische Angaben wie Geschlecht und Alter können in Analytics nur mit Einschränkungen erhoben werden (Mehr dazu), sollten aber z.B. für die Planung von Werbekampagnen unbedingt beachtet werden. Für die nachfolgende Tabelle der Dimensionen gilt, dass jede einzelne Dimension einen kleinen Haken hat, den man bei der Auswertung kennen sollte.

Dimension Erklärung
Nutzertyp Neue oder wiederkehrende Nutzer zu identifizieren und ihr Verhalten zu unterscheiden, kann wichtige Erkenntnisse bringen. Hier heißt „wiederkehrend“, dass die Seite im gleichen Browser und auf dem gleichen Gerät schon besucht wurde. Wird ein neuer Browser (oder Gerät) benutzt oder löscht ein Nutzer seine Cookies, entsteht ein neuer Nutzer.

 

Gibt es Seiten, die hauptsächlich von Wiederkehrern besucht werden und wenn ja, kann ich Ihnen anderen Content präsentieren?

Anzahl an Sitzungen Genauer als der Nutzertyp ist die Dimension „Anzahl an Sitzungen“, da wiederkehrende Nutzer genauer eingestuft werden. Hier wird jedoch wieder die Anzahl der Sitzungen in einem Browser gezählt.

Wie häufig waren Käufer auf meiner Seite?

Sprache Spracheinstellungen der Nutzer sind durch den „Vote for Trump“ Spam in den Fokus gerückt. Für multilinguale Seiten wichtig, jedoch muss die Spracheinstellung nicht mit der Muttersprache / gesprochenen Sprache übereinstimmen.

Verstehen meine Nutzer meine Inhalte überhaupt?

Land Land des Besuchers – für multilinguale Seiten besonders wichtig.

Lohnt es sich für mich, alternative Versionen meiner Seite zu erstellen?

Stadt Stadt des Besuchers. Hier ist der Haken, dass z.B. bei Geräten in einem Firmennetzwerk der Standort des Providers übermittelt werden kann.

Lohnt es sich für mich, regionale Unterseiten zu erstellen?

Geschlecht/

Alter

Demografische Angaben zieht sich Google aus verschiedenen Drittanbieter-Cookies zusammen. Um diese in Analytics zu sehen, muss jedoch im Code die Zeile „ga(‚require‘, ‚displayfeatures‘);“ eingebunden werden

Mehr unter: Google Support Frage

Bringt mir meine Werbekampagne die gewünschte Zielgruppe?

Warum werde ich besucht?

Wäre es nicht schön, wenn in Analytics eine Dimension „Grund des Besuchs“ angezeigt werden würde? Mit Ausprägungen wie „wollte Preise vergleichen“, „sucht ein Geschenk“ oder „hat nur aus Versehen geklickt“. Stattdessen müssen wir raten und mit logischen Rückschlüssen nach den Motiven suchen. Zu den wichtigsten Anhaltspunkten hierfür gehören das Keyword bzw. die Suchanfrage.

Dimension Erklärung
Keyword/ Suchanfrage Keywords und Suchanfragen können in Analytics aus Google AdWords/Google Ads /Google Search Console über die jeweilige Integration importiert werden. Wichtig: man kann die Adwords-Keywords nicht in jeden Bericht reinladen. Die Search-Console Suchanfragen kann man gar nicht als Sekundäre Dimension anzeigen. Um die Suchanfragen und Keywords zu analysieren, sollte man besser mit Adwords und Search Console direkt arbeiten.

Beantwortet meine Seite alle Fragen meiner User?

Welche Unterseiten werden besucht?

In den Verhaltens-Berichten in Analytics war wohl jeder schon mal. Unter Verhalten à Websitecontent gibt es vor allem 2 Berichte, die wir immer bei Analysen benutzen: „Alle Seiten“ und „Zielseiten“.

Dimension Erklärung
Seite Relativ selbst erklärend aus unserer Sicht. Wer dennoch eine Erklärung möchte, für den sei hier die Analytics Definition reinkopiert: „Die besuchten Seiten (nach URI aufgeführt). Die URI ist der Teil einer Seiten-URL, der auf den Domainnamen folgt“
Zielseite Die Zielseite ist die erste Seite einer Sitzung -quasi die Landingpage.

Hier geschieht der erste Kontakt (im Falle eines Absprungs auch der letzte) und daher muss eine Landingpage den Nutzer am meisten überzeugen.

Habe ich meine nutzerstärksten Zielseiten hinsichtlich Conversions optimiert?

Zweite Seite Die zweite Seite kommt nach der der ersten (#genius). Das heißt, hier steht die Seite, die ein Nutzer zuerst angeklickt hat, nachdem er auf der Zielseite seinen Besuch begonnen hat. Diese Dimension ist in der Analyse sehr gut geeignet, um die Qualität der Zielseite besser zu verstehen.

Wieviele meiner Besucher klicken auf der Landingpage dorthin wo ich möchte?

Vorheriger Seitenpfad Für Besucherstrom-Analysen sehr nützlich ist der vorherige Seitenpfad.

Ähnlich wie „Zweite Seite“ mit „Zielseite“ harmoniert, sollte man „vorheriger Seitenpfad“ meistens zusammen mit „Seite“ betrachten.

Das Gegenstück „Nächste Seite“ funktioniert leider nicht mehr.

Welche Seiten leiten den meisten Traffic in meinen Conversionfunnel und woher bekommen diese Seiten Traffic?

 

Content-Gruppe

(vorherige Content-Gruppe / Content-Gruppe für Zielseite)

Wenn man 1000 Seiten oder 100.000 Seiten hat, kann der Überblick schwer fallen, in welchen Bereichen der Seite gerade mehr oder weniger Nutzer unterwegs sind. Eine Content-Gruppierung ist dann eine wertvolle Erweiterung mit 3 zusätzlichen Gruppendimensionen.

Wieviele Nutzer kommen aus meinem Magazinbereich in meinen Shop?

Wann werde ich besucht?

Berichte zum „Wann“ wird der normale Analytics User vielleicht noch gar nicht so auf dem Schirm haben. Im Menü von Analytics gibt es nämlich keine Möglichkeit, die Berichte mit Primärer Dimension anzuzeigen. Für die Übersicht empfehlen wir jedoch, genau dies zu tun und auf benutzerdefinierte Berichte auszuweichen und statt einer Sekundären Dimension mit Segmenten zu arbeiten.

Wichtig ist bei der Betrachtung der Berichte, dass man als Untersuchungszeitraum immer ganze Perioden einstellt. Untersuche ich die Unterschiede der Wochentage, sollte ich ganze Wochen als Zeitraum wählen, um bei numerischen Metriken (Sitzungen etc.) nicht zwei Montage mit einem Dienstag zu vergleichen.

Dimension Erklärung
Stunde Besucher pro Stunde ist einer der interessantesten Berichte der „Wann“ Kategorie. Denn hier ändert sich die Zeitleiste und man bekommt die Verteilungen grafisch aufbereitet.

Bericht importieren

Sollte ich mein Werbebudget auf bestimmte Tageszeiten konzentrieren?

Name des Wochentags Leider nicht grafisch aufbereitet wie der Stundenbericht, doch in der Tabellenform auch erkenntnisreich.

Bericht importieren

Wird in meinem Shop am Wochenende häufiger gekauft als unter der Woche?

Tag des Monats Der Bericht zum Tag des Monats kommt bei uns seltener zum Einsatz. Nur wenn man vermuten kann, dass bestimmte monatliche Einflüsse oder Abhängigkeiten bei der Zielgruppe oder beim eigenen Inhalt bestehen, wird es hier interessant.

Bericht importieren

Sollte ich meinen Ratgeber zum Geld sparen besser am Monatsende bewerben?

Monat des Jahres Bei langjährigen Projekten gerne für die Jahresplanung verwendet wird die Saisonalität der Vergangenheit. Dieser Bericht lohnt sich nur bei Untersuchungszeiträumen von 2 Jahren oder mehr, da weniger über den Zeitstrahl in normalen Berichten gleichwertig eingesehen werden kann.

Bericht importieren

Gibt es saisonale Einflüsse auf die Kaufkraft meiner Zielgruppe?

Sitzungen bis zur Transaktion/ Tage bis zur Transaktion Für E-Commerce Shops gibt es noch die spannende Dimension mit der Anzahl an Sitzungen/Tagen bis zur Transaktion.

Brauchen die Käufer bei einem teuren Artikel mehr Zeit/Besuche als bei einem billigen und kann ich Ihnen die Entscheidung erleichtern?

Über welchen Kanal werde ich besucht?

SEO/PPC/Email/Social/Referrer – jeder der Analytics ab und zu öffnet, war schonmal in den Akquisitionsberichten unterwegs. Es ist einer der wichtigsten Berichte für die meisten und auch einer der Berichte, dessen Daten man am meisten hinterfragen und pflegen sollte. Folgendes sollte z.B. beachtet werden:

  • Google Analytics weist standardmäßig nicht alle Suchmaschinen dem organischen Traffic zu
  • Das Attribut „Referral“ ist für die meisten Seiten nicht ausreichend. Eine eigene Channelgruppierung ist z.B. für Shops mit Traffic von Preissuchmaschinen sehr nützlich
  • Email Traffic ohne passende Parameter wird nicht als Email Traffic ausgezeichnet
  • Durch einige Redirect-Regeln werden die versteckten Parameter an Adwordsanzeigen abgeschnitten und der Traffic organisch zugeordnet
Dimension Erklärung
Quelle, Medium, Quelle/ Medium Man kann sich in die Berichte die Quelle, das Medium oder zusammen Quelle/Medium einblenden. Für einen schnellen Überblick genügt „Medium“. Bei „Quelle“ allein sollte u.a. beachtet werden, dass Google Traffic nicht nach organisch und paid unterschieden wird. Daher ist die Kombination meistens vorzuziehen.

Welcher Kanal bringt mir die meisten Leads?

Mit welchem Gerät werde ich besucht?

Wenn man eine Seite bewerten will hinsichtlich Absprungrate, Conversion-Rate etc., sollte man immer einen Blick auf die unterschiedliche Ausgabe der Inhalte auf verschiedenen Geräten haben. Sieht eine Seite mobil anders aus als auf dem Desktop, verhalten sich die Nutzer auch anders. Zudem haben Nutzer auf verschiedenen Geräten auch verschiedene Nutzerintentionen.

Dimension Erklärung
Gerätekategorie

 

Mobil, Desktop oder Tablet. Für die meisten Berichte reicht diese Unterscheidung aus.
Browser

 

Für technische Analysen über Funktionalität, Ladezeit etc. sollte immer mal ein Blick über die Verteilung zwischen verschiedenen Browsern geworfen werden. Aber Achtung, aufpassen: der Chrome Browser ist zugleich Desktop und Mobile Browser. Hier sollte also auch die Gerätekategorie zugeschalten werden.

Performt meine Seite in allen Browsern gleich?

Browserversion

 

Die Browserversion sollte in Analytics zusammen mit dem Browser analysiert werden. In alten Browsern gab es bestimmte Javascript-Befehle und CSS Anweisungen noch gar nicht #IEsucks. Daher könnte es sein, dass wichtige Elemente völlig falsch abgebildet werden oder nicht funktionieren.

Wieviele meiner Nutzerbesuchen mich über einen alten Browser, auf dem meine Seite gar nicht richtig funktioniert?

Bildschirmauflösung

 

Die Dimension Bildschirmauflösung ist eine Erweiterung für die Gerätekategorie. Für die Bewertung des Designs kann man hier sehen, bis zu welcher Auflösung (klein oder groß) sich eine Optimierung überhaupt lohnt.

Mit welchem Effekt werde ich besucht?/Was macht der Besucher eigentlich?

In den bisherigen Abschnitten ging es darum, den Besucher der Seite möglichst genau zu definieren. Doch nur mit Dimensionen ist ein Bericht nicht besonders aussagekräftg. Hier kommen also endlich die Metriken ins Spiel. Die Metriken sind die Zahlen in den Berichten. Hier wollen wir durch geschicktes und durchdachtes Anwenden der Dimensionen (oder Segmente) möglichst große Unterschiede in den Metriken erhalten.

Ab hier kommen Metriken ins Spiel

Zu den wichtigsten Metriken gehören:

Metrik Erklärung
Nutzer/ Sitzungen/ Seitenaufrufe Wer sich mit Webanalyse beschäftigt, sollte zumindest grundsätzlich den Unterschied zwischen Nutzer, Sitzung und Seitenaufruf kennen. Jeder Browser eines Gerätes wird in Analytics als einzelner Nutzer ausgewertet. Eine Sitzung ist ein Besuch von einem Nutzer. Die Sitzung wird nach 30 Minuten Inaktivität als beendet gewertet (genaue Erklärung hier). Seitenaufrufe sind alle Seiten, die ein Nutzer während einer Sitzung aufruft.
Einstiege vs %Ausstiege Einstiege und Ausstiege im Bericht „Alle Seiten“ sollte man NICHT zusammen auswerten. Einstiege bitte zusammen mit der Absprungrate auswerten, %Ausstiege für sich allein oder zusammen mit Seitenaufrufen analysieren.
Absprungrate Die Absprungrate ist ein heiß diskutierter Messwert in der Webanalyse. Falls nicht anders konfiguriert gibt sie an, wie viele der Nutzer sich keine zweite Seite angesehen haben. In vielen Fällen ist das sehr wichtig zu wissen. Bei einigen Websites ist es jedoch gar nicht wichtig, dass der Nutzer weiterklickt. Ein Blogartikel z.B. hat oft eine hohe Absprungrate, weil ihn die Nutzer lesen und dann wieder gehen.
Durchschnittl. Sitzungsdauer / Besuchszeit auf Seite Bedingt durch die Funktion des Analytics Trackings gibt es bei der Besuchszeit vor allem zwei Dinge zu beachten: 1. Die Zeit aller Abspringer wird als 0 Sekunden aufgezeichnet. 2. Die Zeit auf der letzten Seite einer Sitzung vor dem Ausstieg wird ebenfalls nicht aufgezeichnet. Wenn man also die Dauer analysiert sollte man sich bewusst sein, dass die Abspringer den Durchschnitt massiv nach unten ziehen und dass die letzte Seite eben nicht enthalten ist.
Transaktionen/ Umsatz/ E-Commerce-Conversion Rate Kohle, Kohle, Kohle… Beim E-Commerce sind das die Metriken, die jeder wohl am besten im Blick hat.
Abschlüsse für Zielvorhaben X / Conversion-Rate für Zielvorhaben X Hier wird es nochmal richtig spannend. Auf die Idee, seinen Verkauf oder seine Formular-Danke-Seite als Zielvorhaben zu definieren, sollte jeder schon gekommen sein. Interessant wird es jedoch mit Zielvorhaben für Microziele (Interaktion mit Produkt, Warenkorb etc). Mit einem Event-Tracking kann man die Besuchszeit als Zielvorhaben definieren und umgeht die Problematik der Sitzungsdauer (mind. 10/30/60 Sekunden auf Seite). Mit den Microzielen ist es möglich, das Verhalten nach individuellen Kriterien zu bestimmen.

Das Ziel: Warum verhält sich der Besucher so?

Das Ziel jeder tieferen Webanalyse ist es, herauszufinden, warum etwas funktioniert bzw. nicht funktioniert – Also herauszufinden, warum ein Besucher abspringt, etwas kauft etc. Diese Frage kann nur selten mit absoluter Sicherheit beantwortet werden. Um hier nicht in wilde Spekulationen zu verfallen, sollte man vorher sich die anderen Fragen stellen und seine Überlegungen mit den Daten stützen.

Hat man sich eine Theorie überlegt, warum bestimmte Seiten schlecht performen, kann man sehr häufig durch angepasstes Tracking die Theorie validieren. Wenn z.B. ein bestimmter Absatz im Text unter Verdacht steht, die Besucher zu vertreiben, kann man über Scroll Tracking oder virtuelle Pageviews die Nutzung des Textes genauer auswerten.

Sind dann mögliche Änderungen am Content ausgearbeitet, die den identifizierten Schwachstellen entgegenwirken sollen, sollte man in jedem Fall die Entwicklung der Daten verfolgen oder im besten Fall vor der Einbindung ein A/B Testing aufsetzen.

Weitere Berichte und Dashboards

Berichte für Informationen über Ihre Produktverkäufe/Leads

Im Bereich Conversion – E-Commerce gibt es eigene auf E-Commerce bezogene Berichte/Dimensionen und Metriken. Wenn erweitertes E-Commerce Tracking eingesetzt wird, sogar noch mehr. (Dazu könnte man einen eigenen Beitrag schreiben – Seid gespannt!). An dieser Stelle möchten wir nur unser dazugehöriges Dashboard zeigen. Um die wichtigsten Zahlen auf dem Schirm zu haben, nutzen wir unser E-Commerce Dashboard.

404 Traffic Monitoring

Kommen viele Nutzer auf Fehlerseiten (404), dann ist das ein Problem für Ihre Seite, dass Sie unbedingt im Auge behalten sollten. In Google Analytics werden 404 Seitenaufrufe meistens genauso getrackt wie normale Seitenaufrufe. Wenn Ihre 404 Seite immer den gleichen Titel hat, können Sie jedoch über die Dimension Seitentitel den Unterschied zur Fehlerseite erkennen. Wir haben hierfür ein Dashboard im Einsatz, dass uns die Anzahl der fehlerhaften Seitenaufrufe und die entsprechenden Fehlerseiten zeigt. Sie müssen jedoch bei jedem Widget den Seitentitel-Filter auf Ihren eigenen Fehler-Seitentitel ändern, sonst zeigt das Dashboard keine Daten an. Importlink: https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=zJfMvWEJQV2s8zT9jGYdbQ

Mehr zu 404 Fehlern finden und beseitigen

Seitenladezeiten auswerten und monitoren

Dass eine geringe Seitenladezeit wichtig für Conversions und Nutzerzufriedenheit ist, sollte jedem klar sein (hier eine aktuelle Google Studie). Wer in Analytics die Berichte zur Seitenladezeit für seine Optimierung des Page-Speeds nutz möchte, sollte wissen, dass standardmäßig nur bei etwa 1% der Seitenaufrufe die Ladezeit gemessen wird. Möchte man diese Rate erhöhen, kann man die siteSpeedSampleRate im Analytics Code einstellen. Die Anzahl der Seitenaufrufe, bei denen die Ladezeit gemessen wurde, erhält man mit der Metrik „Beispiel für Seitenladezeit“

Außerdem sollte man wissen, dass der wohl interessanteste und detaillierteste Bericht zur Ladezeit sich hinter ein paar Buttons verbirgt, die man leicht übersehen kann. Wir haben für Sie das mal nachgeklickt: So kommen Sie zum besten Bericht.

Der Weg zum besten Seitenladezeit-Bericht: 1.Seitentimings 2. technische Informationen 3. Daten

Um die Ladezeit zu untersuchen und festzustellen, wo genau es Probleme gibt, heißt es wieder: Segmentieren, Segmentieren, Segmentieren. Wir haben uns dazu ein Dashboard erstellt, das die wichtigsten Dimensionen in unserem Beitrag in Verbindung mit der Ladezeit darstellt. Link zum Import: https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=2q82YW4wR7CtZmANaDdAEA

Seitenladezeit Dashboard in Google Analytics

Screenshot unseres PageSpeed Dashboards in Analytics. Importlink: https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=2q82YW4wR7CtZmANaDdAEA

Mehr: Blogartikel zum Thema Seitenladezeit verbessern

Fazit

Wenn Sie Google Analytics besser nutzen wollen, gehen Sie strukturiert an die Sache heran und segmentieren Sie solange, bis Sie wichtige Unterschiede finden und noch weiter. Begeben Sie sich auf Ursachenforschung und prüfen Sie strukturiert, welche Nutzer genau Ihre Seite besuchen. Unsere Analytics-Lasswell-Formel „Wer besucht warum welchen Unterseite wann über welchen Kanal mit welchem Gerät mit welchem Effekt?“ soll Ihnen dabei helfen, an die wichtigen Dimensionen zu denken, mit denen Sie Ihre Nutzer charakterisieren können.

Haben wir etwas vergessen (Metriken oder Dimensionen)? Oder sehen Sie etwas anders? Wir freuen uns über Ergänzungen und Kommentare!

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Über den Autor
Profilbild des Autors
Thomas Langnau ist SEO & Webanalytics Manager bei Clicks Online Business. Der studierte Kommunikationswissenschaftler arbeitet seit 2012 im Online Marketing Umfeld. Privat spielt er aktiv Volleyball und kocht gern etwas Fleischiges mit einem guten Science-Fiction Hörbuch auf den Ohren. Zu seinen Lieblingsthemen gehören Google Analytics, Data Studio, Pagespeed Optimierung und Microsoft Excel.
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