Welche Erfolgsfaktoren sehen wir bei unseren Kunden? Wie entsteht eine steile Analytics-Lernkurve? In welcher Rolle sehen wir uns in Analytics-Projekten?

Heute habe ich Philipp Loringhoven zu Gast. Philipp ist (wie ich) Freelancer für Analytics & Business Intelligence und arbeitet mit seinen Kunden daran, Erkenntnisse aus Analytics-Daten zu gewinnen und diese in Business-Mehrwert zu verwandeln (wie ich). In seinen (wie in meinen) Projekten geht es darum, eine daten-getriebene Kultur bei unseren Kunden zu entwickeln und zu fördern.

Entstanden ist eine Podcast-Episode, in der zwei Analytics-Freaks aus dem Nähkästchen plaudern. Viel Spaß! :)

Die Shownotes und die Blogartikel zum Podcast-Thema findest du unter https://analyticsfreak.com/podcast
Ich freu mich immer über dein Feedback und deine Fragen! Schreib mir gern über meine Website https://analyticsfreak.com oder auf LinkedIn.

“In meinem Google Analytics Report werden mehr User als Sessions gezählt! Wie kann ein Nutzer auf meiner Webseite gewesen sein, ohne dass eine Session getrackt wurde?! Habe ich einen Fehler in meinem Tracking Setup?”

Wenn du häufig mit Analytics-Daten arbeitest, wirst du früher oder später über Phänomene stolpern, die eigentlich gar nicht da sein können.

Aber bevor du dir die Augen reibst, an deinem Verstand (oder gar am daten-getriebenen Marketing selbst!) zweifelst, hör dir einfach diese Podcast-Episode an! :)

Ich werde heute etwas Licht hinter diese und andere Analytics-Verwirrungen bringen!

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Es gibt einige wenige Features in Google Analytics, die du unbedingt nutzen solltest. Tust du es nicht, hast du nur Daten - aber keine Erkenntnisse - also einfach nur wertlose Daten.

Segmente sind definitiv eines davon! Sie sind DAS wichtige Feature in der Datenanalyse & daher natürlich auch in Google Analytics!

In dieser Episode erkläre ich, welche Möglichkeiten du in Google Analytics hast, Segmente zu definieren und in der Analyse zu nutzen. Und vor allem will ich dir zeigen, warum Segmentieren so wichtig und wertvoll und unersetzlich in der Datenanalyse ist.

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Wer langfristig Mehrwert für sein Business aus Analytics-Daten ziehen will, der muss sinnvolle Reports und Reporting-Prozesse etablieren.

In dieser Episode ist Laurens Mauquoi zu Gast bei mir. Laurens ist Managing Director und CMO bei Chronext und war vorher Marketing Director bei Smava.

Wir sprechen unter anderem über:

Wie werden effiziente Reporting-Strukturen entwickelt?
Wie findest du die richtigen Metriken und KPIs?
Welche Reporting-Probleme kannst du vermeiden?

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Einige Metriken und Dimensionen sorgen immer wieder für Verwirrung beim Reporting. Dabei ist es so wichtig, ein gutes Verständnis der Metriken zu haben, um aus den Daten richtig interpretieren zu können. Und die echten, wertvollen Erkenntnisse daraus zu ziehen!

Deswegen habe ich diese Episode dem Club der falsch-interpretierten Metriken gewidmet!

Ich stelle dir 6 Metriken und Dimensionen vor, erkläre, wo häufig Missverständnisse passieren und zeige dir, wie du Probleme umgehen kannst.

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Das Thema “Attribution” erzeugt viele Missverständnisse und sorgt für Verwirrung beim Vergleich unterschiedlicher Reportings. Allzu oft höre ich “Die Daten können nicht stimmen!” Dabei ist alles nur eine Frage des Attributionsmodells.

In Google Analytics gibt es mehrere Reports, in denen Attributionsmodelle Anwendung finden. Allen voran die “Last Non-Direct” Logik.

In dieser Episode erkläre ich, wie die Attributionslogik funktioniert, wann du welche Reports nutzen kannst und welche Insights sie für dich bereit halten.
Und ich spreche über einige der wichtigsten Begriffe wie das Lookback Window und Assisted Conversions.

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Ein sauberes Tracking-Setup bringt dir gar nichts, wenn du aus den Daten keine Rückschlüsse ziehen kannst oder sie falsch interpretierst.

Um den richtigen Mehrwert aus den Analytics-Daten zu gewinnen, musst du die richtigen Fragen stellen und durch Reportings und Analysen deine Fragen beantworten.

In den letzten 5 Jahren, seit ich mit Kunden an ihren Setups und Reports arbeite, habe ich viele Missverständnisse und Fallstricke gesehen.

In dieser Episode möchte ich damit aufräumen und dir helfen, deine Analytics-Daten korrekt zu interpretieren.

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Um die Rolle von Pinterest für mehr Conversion beurteilen zu können und diesen Kanal mit dem richtigen Content und der richtigen Message zu bespielen, musst du den Kanal verstehen.

Dazu gehört ein gutes Verständnis der Intention der Nutzer auf Pinterest und natürlich ein durchdachtes und sauberes Tracking.

Zu diesen beiden Punkten habe ich Jan Zaiser im Interview gelöchert und mal wieder eine Menge gelernt!

Jan ist Gründer und CEO von der Online Marketing Agentur Performery. Er unterstützt vor allem eCommerce Brands im Performance Marketing und hat eine besondere Leidenschaft für Pinterest Ads.

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Das richtige Attributionsmodell bietet uns die Möglichkeit die Customer Journey besser zu verstehen und das Marketing-Budget effizient einzusetzen.

Welcher Kanal leistet welchen Beitrag zur Conversion?
Wie funktionieren die Kanäle und greifen optimal ineinander?

Das Konzept der Attribution Modellierung ist eigentlich ein alter Hut Trotzdem gibt es eine Menge Missverständnisse, welche Insights man aus den Daten gewinnen kann. Und es entsteht immer noch viel Verwirrung, bei der Verwendung von verschiedenen Attributionsmodellen.

Zeit, das Thema Attribution näher zu beleuchten!

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Data Science + Marketing ist eine seltene und wertvolle Expertise-Kombination in der digitalen Welt.

Miriam Janke ist Gründerin der Marketing Agentur Mayvary und absolviert momentan eine online Ausbildung in Data Science.

Diese Wissens-Kombi hat mich neugierig gemacht und so habe ich Miriam in die Analytics Sprechstunde eingeladen.

Herausgekommen ist ein inspirierendes Gespräch über die Rolle von Daten in der Entwicklung und Weiterentwicklung einer Marketing Strategie, über Big Data, Data Science und Data Driven Marketing und über Iteration und kontinuierliches Lernen.

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