Google Analytics Book

Rezension: Das neue Google Analytics-Buch von Markus Vollmert und Heike Lück

Vorstellung Google Analytics Buch

Heute stelle ich das neue Google Analytics Buch vor, das von den Online-Marketeers aus der Agentur Luna-Park verfasst wurde. Das Buch ist im April 2014 im Galileo-Press-Verlag in der ersten Auflage erschienen. Aus derselben Verlagsreihe stammt auch das hoch geschätzte Buch Suchmaschinen-Optimierung von Sebastian Erlhofer, das vor vielen Jahren meinen Einstieg in die Online-Marketing-Branche begleitet hat.
Meine Motivation für die Lektüre des neuen Google Analytics Buchs lang vor allem in dem Wunsch, meine etwas angestaubten Tool-Kenntnisse samt eines drei Jahre alten Google Analytics Zertifikats aufzufrischen. Der Hintergrund ist, dass ich mich seit mehreren Jahren mit anderen kostenpflichtigen High-End-Webanalyse-Tools beschäftige und die Entwicklung von Google Analytics, wie z.B. Universal Analytics, daher etwas außer Acht gelassen habe. Das Buch verhalf mir aber schnell wieder auf den neuesten Stand von Google Analytics und war somit eine sehr sinnvolle Zeitinvestition.
Ich schreibe in diesem Beitrag keine Kurzzusammenfassung der Inhalte des Buches, das mit mehr als 650 Seiten ein sehr detailliertes und allumfassendes Werk darstellt. Stattdessen werde ich stichpunktmäßig beschreiben, welche Kapitel mir besonders gut gefallen haben, was das Buch in puncto Stil und Aufbau besonders auszeichnet und für welche Zielgruppen und welche Aufgaben sich das Buch besonders gut eignet.

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Allgemeiner Eindruck

GA Buch Vollmert

Buch Vollmert Lück

In meiner Studienzeit gab es zwei Arten von Lehrbüchern. Auf der einen Seite die amerikanischen – sie hatten einen spannenden erzählerischen Charakter, vermittelten eine große (manchmal übertriebene) Begeisterung für das Fach und haben dabei manche Themen nur grob umrissen, ohne tief ins Detail zu gehen. Auf der anderen Seite gab es die deutschen Bücher, die jede Theorie, jedes Anwendungsbeispiel gründlich durchkauten. Sie hatten eher einen vernünftig-nüchternen Blick auf das Fach und waren gut strukturiert und logisch aufgebaut.

Markus Vollmert und Heike Lück vereinen in Ihrem Werk die klassischen Tugenden eines deutschen Lehrbuches (perfekt gelungener logischer Aufbau, Detailverliebtheit) mit einer amerikanischen Begeisterung für das Thema (aber mit einer Prise Kritik und Differenzierung – Stichwort Datenschutz und Dateninkonsistenz).
Das Buch ist sehr angenehm zu lesen, auch wenn es viele Kleinstaspekte der Toolnutzung behandelt. Aber man bleibt im Lese-Flow, ohne zu stolpern. Dank einer guten Struktur kann man irrelevante Themen schnell überspringen oder auch einen besonderen Augenmerk auf die wichtigen Sachen richten. Die schwierigen Fachbegriffe werden zunächst erklärt, bevor man beginnt, mit ihnen im Text zu jonglieren. Man geht stufenweise von den Anfängen (Implementierung, Kontoeinrichtung) bis hin zu den schwierigen Einstellungen und Auswertungen (z.B. Attributionsmodelle) vor.
Ich muss auch zugeben, dass ich für die Gesamtlektüre sehr lange gebraucht habe. Das lag zum Teil auch daran, dass ich immer wieder mitten im Lesen einen Tatendrang verspürte und gewisse Sachen sofort in meinem Analytics Konto ausprobieren musste. Wie schon erwähnt, hatte ich mich ungefähr drei Jahre mit Analytics relativ wenig beschäftigt, deswegen waren Content-Gruppen oder die demographischen Merkmale für mich ganz neue Terrains – WOW, das hat aber Spaß gemacht!

Autoren haben viel Projekterfahrung

Was man den beiden Autoren sofort anmerkt, ist dass sie keine reinen Tool-Theoretiker sind, sondern auch reichlich Implementierungs- und Projekterfahrung vorzuweisen haben. Denn es werden Themen hervorgehoben, die vermutlich nicht mal die Macher aus Silicon Valley in der Form auf dem Schirm haben, diese aber vor allem im Projektalltag deutscher Unternehmen sehr präsent sind.
Das Thema Datenschutz wird zum Beispiel gesondert behandelt und es wird dem Websitebetreiber aufgezeigt, welche Bedingungen er für einen rechtlich sauberen Einsatz der Tools erfüllen muss.
Schonungslos werden die Schwächen oder Dateninkonsistenzen bei Google Analytics ans Tageslicht gebracht. Datensampling ist beispielsweise eine der grundsätzlichen Problematiken bei Google Analytics.
Die offene Ansprache von Nachteilen verleiht dem Buch jedoch eine enorme Authentizität – die dargestellten Vorteile und Lösungswege scheinen umso glaubwürdiger zu sein.

Was mir am Buch besonders gut gefallen hat

Das Buch unterstreicht an mehreren Stellen, dass man genügend Zeit in die Konzeption der Webanalytischen Datenstruktur investieren muss. Zum Beispiel bei der Aufstellung der Content-Gruppen, virtuellen Seitenaufrufen und Ereignissen. Das kann ich voll und ganz unterschreiben – ohne ein stabiles Grundgerüst, das dokumentiert, welche KPIs in welchen Dimensionen und welcher Granularität gemessen werden, kann keine erfolgreiche Webanalyse stattfinden.
Bei der beispielhaften Erstellung eines solchen Grundgerüsts – Digital Marketing and Measurment Model – lehnt sich das Buch an den Koryphäen der Branche, Avinash Kaushik, an.
Besonders gut fand ich auch, dass auf fast jede funktionale Beschreibung ein kleines Beispiel mit einer Datenanalyse folgte: wie können die Daten im Report aussehen und welche Konsequenzen für die Website-Optimierung man daraus ableiten könnte. Das Buch ist also keine reine Toolbeschreibung, sondern liefert zugleich auch Analyseideen mit. Hier nur ein paar Beispiele:

  • Untersuchung der Altersgruppen-Segmente nach Verweildauer und Conversionrate (Seite 311)
  • Standortanalysen für Shops mit lokalen Ladengeschäften (Seite 317)
  • Untersuchung der Abbruchrate im Bestellprozess nach Kanälen (Seite 508)

Das Testing und die Qualitätssicherung vom Tracking-Code ist ein Thema, das in der Literatur und in den Blogs relativ wenig Beachtung findet, in der Praxis jedoch manchmal einen sehr hohen Aufwand verursacht, wie zum Beispiel die nicht vertaggten Kampagnen, um nur eines zu nennen. Deshalb war ich sehr dankbar für die Tipps rund um die Fehlerfindung, die Arbeit mit den Entwicklertools und den Google Tag Assistant.

Verbesserungsvorschläge

Für die Veranschaulichung der Daten nutzt man zunächst eine Phantasie-Firma Tirami. Später wechselt man aber plötzlich zu den Beispielen aus dem Analytics-Account von Luna-Park oder anderen Websites. Diesen Punkt könnte man etwas konsistenter aufbauen, würde man stets mit derselben Beispiel-Website operieren.

Zudem würde ich eine Behauptung aus dem Buch in Frage stellen, dass die Webanalyse „kein tiefes Know-how in Statistik“ erfordert. Da musste ich etwas schmunzeln 🙂

Ansonsten würde ich gerne die Autoren ermutigen, sich auch an das Thema Google Analytics Premium zu trauen. Zu dem High-End-Tool gibt es momentan noch relativ wenig Material. Ein Extra-Abschnitt über das Premium Produkt von Google könnte eine gute Bereicherung für die zweite Auflage des Handbuches sein.

Fazit

Das Buch erklärt nicht nur Google Analytics, sondern bietet auch einen allgemeinen Leitfaden zum strukturierten Arbeiten mit den Webdaten. Wie der Titel schon sagt, ist es wahrlich ein UMFASSENDES Handbuch. An einigen Stellen kommt es zu inhaltlichen Wiederholungen, aber das scheint unvermeidbar zu sein, um eine klare Gliederungsstruktur beizubehalten. Dafür kann man die Lektüre bei Bedarf praktisch quer durch das Buch mit jedem Kapitel beginnen, ohne dabei etwas Wichtiges zu dem jeweiligen Thema vermissen zu müssen.

Die umfassenden Ausführungen zum Bereich eCommerce stellen einen echten Mehrwert für die Online-Shop-Betreiber dar. Aber auch Publisher und Blogger kommen auf ihre Kosten durch die ausführliche Behandlung der Content-Analyse und die Anleitung zur AdSende-Verknüpfung.

Das Google Analytics Buch kann ein unverzichtbarer Begleiter in der Tracking-Implementierungsphase sein. Die Autoren legen dabei einen hohen Wert auf die Agilität und die Flexibilität in der Einrichtung. Es gehört aber als Nachschlagewerk auch in der Analyse-Phase ins Regal des Google Analytics-Verantwortlichen, alleine schon wegen den beiden Anhängen: Tracking-Script-Bibliothek und Reguläre Ausdrücke.
An dieser Stelle vielen Dank den Autoren für das fundamentale Werk und weiterhin viel Erfolg in der Datenanalyse!