Die Frage, die die meisten Teams rückwärts stellen
Wenn Unternehmen überlegen, wie sie ihre Analysedaten auswerten sollen, beginnt die Diskussion oft mit der Frage nach den Tools: Sollen wir native GA4-Berichte verwenden, Looker Studio-Dashboards erstellen oder in ein Data Warehouse mit BigQuery investieren? So betrachtet, kann die Entscheidung wie eine Frage der Präferenz oder des Budgets erscheinen – man wählt das kostenlose Tool oder das, mit dem ein Teammitglied bereits vertraut ist.
Der sinnvollere Ausgangspunkt ist nicht das Werkzeug selbst, sondern die Frage: Welche Entscheidungen müssen anhand dieser Daten getroffen werden, wie oft, von wem und mit welchen anderen Daten müssen sie kombiniert werden? Die Antwort darauf macht die Werkzeugwahl weitgehend überflüssig – und zeigt, dass diese drei Optionen keine wirklichen Alternativen darstellen. Sie dienen unterschiedlichen Zwecken und existieren in den meisten ausgereiften Umgebungen parallel.
Wozu dient jede Schicht tatsächlich?
Die native GA4-Berichtsfunktion eignet sich für Ad-hoc-Analysen und für Analysten, die mithilfe der GA4-eigenen Analysetools – Segmentvergleiche, Explorationsberichte, Funnel-Visualisierungen – spezifische Fragestellungen untersuchen müssen. Sie ist nicht für regelmäßige Stakeholder-Berichte konzipiert und aufgrund von Einschränkungen bei der Datenspeicherung und Stichprobenziehung nicht als langfristige Datenquelle geeignet.
Looker Studio ist eine Ebene darüber angesiedelt: Es dient der Visualisierung und Berichterstellung und eignet sich ideal für wiederkehrende Dashboards, die mit Stakeholdern geteilt werden sollen, die nicht mit Rohdaten arbeiten müssen. Seine Stärke liegt in der Präsentation und Zugänglichkeit. Seine Einschränkung besteht darin, dass es nur so gut ist wie die verwendeten Datenquellen – wenn diese Quellen die Standard-Konnektoren von GA4 sind, werden die Sampling- und Aufbewahrungsbeschränkungen von GA4 auch in die Dashboards übernommen.
Ein Data Warehouse – typischerweise BigQuery für GA4-Nutzer – beseitigt diese Einschränkungen. Rohdaten auf Ereignisebene werden kontinuierlich exportiert, unbegrenzt gespeichert und mit Daten aus anderen Quellen kombiniert: CRM-Daten, Offline-Verkaufsdaten, Daten von Werbeplattformen und Kundensupportdaten. Hier lassen sich die für ein wachsendes Unternehmen wichtigsten Fragen beantworten: der tatsächliche Kundenlebenszeitwert, die Multi-Touch-Attribution inklusive Offline-Conversions und Kohortenanalysen über Jahre statt Monate.
Die richtige Architektur für Ihren Standort bauen
Der häufigste praktische Fehler, den wir beobachten, ist, dass Unternehmen in eine Infrastruktur auf Lagerebene investieren, bevor sie einen klaren Berichtsbedarf haben, der dies erfordert. Das Ergebnis ist eine teure Infrastruktur, die niemand effektiv nutzt. Oder aber, im Gegenteil, Unternehmen, die die native Berichtsfunktion und die auf Standardkonnektoren basierenden Looker Studio-Dashboards längst hinter sich gelassen haben, versuchen weiterhin, immer komplexere Fragen durch eine Schicht zu leiten, die nie dafür ausgelegt war, diese zu beantworten.
Die richtige Architektur hängt davon ab, wo Ihr Unternehmen aktuell steht und wohin es sich entwickelt, nicht von den technischen Möglichkeiten. Bei Digital Analytics Lab beginnen unsere Reporting- und Data-Warehousing-Projekte damit, die tatsächlichen Entscheidungsbedürfnisse Ihrer Stakeholder zu erfassen und die optimale Kombination der benötigten Ebenen zu entwickeln – nicht mehr und nicht weniger.
