Contentsquare & GA4: Wie qualitative und quantitative Daten gemeinsam die Nutzererfahrung verbessern
Management Summary
Die Synergie von GA4 und Contentsquare: Quantitative und Qualitative Daten für umfassende Nutzererfahrung
Daten sind der Schlüssel zur Optimierung der Nutzererfahrung auf Websites und E-Commerce Produkten und damit ein wesentlicher Bestandteil, um die Ziele deines Unternehmens zu erreichen. GA4 bietet eine leistungsstarke Plattform zur quantitativen Analyse des Nutzerverhaltens. Es liefert primär Daten über das “Was” der Interaktionen von Website-Besuchenden und konzentriert sich auf Metriken wie Pageviews, Klicks, Conversions oder Bounce Rates. Ziel von GA4 ist es zum Beispiel, Auffälligkeiten oder Trends in Daten frühzeitig zu erkennen und so die Performance nachhaltig zu steigern.
Hier ergänzt Contentsquare (CSQ) GA4 als Digital Experience Analytics Tool, indem es qualitative Einblicke in das “Warum” der Interaktionen von Website-Besuchenden bietet. Mithilfe von CSQ lassen sich beispielsweise die Nutzerabsicht, emotionale Trigger oder Probleme mit der User Experience (UX) aufdecken.
Dieser Artikel beleuchtet, wie GA4 und CSQ sich perfekt ergänzen, um ein noch umfassenderes Bild der User Journey zu zeichnen.
Google Analytics 4: Daten für Web- & Marketing-Analyse
Google Analytics 4 ist ein Analysetool, das sich durch seine eventbasierte Datenstruktur und KI-gestützten Features auszeichnet und sich für die Web- & Marketing Analyse eignet. Es richtet sich primär an Datenanalyst*innen oder Marketing-Expert*innen und fokussiert sich auf datengesteuertes Marketing.
Contentsquare: Qualitative Einblicke für Experience Optimization
CSQ ergänzt die klassische Webanalyse um qualitative Dimensionen. Es richtet sich primär an UX – und Digital-Experience-Analyst*innen. Mit Funktionen wie Heatmaps, Session Replays, Zonenanalysen und UX-Score-Modellen liefert das Tool detaillierte Einblicke in das Verhalten der Nutzer und ist auf die verhaltensgesteuerte Experience Optimization ausgerichtet.
Im Folgenden stelle ich einige der Hauptfunktionen von Contentsquare vor:
Heatmaps
Heatmaps zeigen visuell, wo Nutzer*innen am häufigsten klicken, scrollen oder ihre Maus bewegen. So lässt sich auf einen Blick erkennen, welche Inhalte wahrgenommen werden und welche untergehen.
Session Replays
Session Replays sind anonymisierte Sitzungsaufzeichnungen, die einzelne User*innen Journeys zeigen. Das kann beispielsweise dabei helfen, UX-Probleme aufzudecken, indem aufgezeichnet wird, wie Nutzer*innen etwa durch eine Seite navigieren und wann es zu Abbrüchen kommt.
Zonenbasierte Analysen
Zonenbasierte Analysen sind Auswertungen einzelner Seitenelemente wie Bilder oder Buttons. Wenn wir von GA4 wissen, dass ein bestimmter Button weniger häufig als vergleichbare Buttons geklickt wird, die zu Leads oder Abschlüssen führen, könnten wir mithilfe von CSQ erörtern, in welchem Kontext das Element besser oder schlechter performt, indem wir die Seitenelemente auswerten.
UX Score
Der UX Score ist ein Feature, das die Nutzererfahrung auf Basis von Interaktionsdaten in einem einzigen Wert zusammenfasst. Das ist hilfreich, um die Daten zu quantifizieren und kann für Priorisierungen und Vergleiche über verschiedene Seiten oder Zeiträume genutzt werden.
Implementierung über Google Tag Manager (GTM)
Das Basis-Setup von CSQ lässt sich effizient über den Google Tag Manager implementieren und pflegen. Dies erleichtert die Integration und Wartung der Tracking- und Analysetools. Alle Tags werden im GTM mit den entsprechenden Triggern angelegt und können von dort aus zentral gesteuert werden.
Die Integration erfolgt innerhalb kürzester Zeit parallel zum GA4-Setup im GTM, kann daher leicht gewartet werden und umfasst in der Regel folgendes Basis-Setup:
-
Main Tag (ID): Persönlich identifizierbare Informationen (PIIs) können hier einfach über CSS-Selektoren ausgeschlossen werden.
- Artificial Page View: Für Single Page Applications (SPAs) oder Modale wie Pop-ups.
- Custom Event Tags (z.B. addToCart): Spezifische Events für Contentsquare.
CSQ und GA4 im Zusammenspiel: Wann nutze ich welches Tool?
Anstatt GA4 zu ersetzen, versteht sich Contentsquare als komplementäres Tool. Aber wann benutzt man welches Tool? Die folgende Gegenüberstellung gibt einen Überblick:
| Tool | GA4 | Contentsquare |
|---|---|---|
| Primärer Fokus | Was Nutzer tun (z.B. Clicks, Conversions, Traffic-Volumen) | Warum Nutzer sich so verhalten (z.B. Frustration, Zögern, Navigationsmuster) |
| Datentyp | Strukturierte Event-basierte Daten (Pageviews, Transactions, Metriken) | Verhaltensbasierte Experience-Daten (Mausbewegung, Rage Clicks, Scrolls, Replays) |
| Anwendungsfälle | Marketing-Performance, Attribution, Funnel-Abbrüche | UX-Design-Optimierung, Session Replays, Analysen von Reibungsverlusten in der Journey |
| Ausgabe-Stil | Dashboards, KPIs, Segmente, statistische Berichte | Heatmaps, Replays, Journey Maps, Behavioral Scores |
| Bestens geeignet für | Datengetriebene Analyst*innen, & Marketer*innen | UX-Teams, Produktmanager*innen, Designer*innen |
Beispiele für das Zusammenspiel:
- Identifikation & Erklärung von Absprüngen: GA4 zeigt, an welchen Stellen Nutzer aus einem Funnel aussteigen. Contentsquare kann visualisieren, ob Nutzer beispielsweise auf ein nicht funktionierendes Element klicken oder durch ein unübersichtliches Layout verwirrt werden.
- UX-Optimierungen: CSQ hilft dabei zu verstehen, warum eine Seite besser performt – etwa, weil sie klarer strukturiert ist oder Nutzer den Call-to-Action besser wahrnehmen.
- Priorisierung von Optimierungen: GA4 liefert Daten in großer Breite und hilft, mit CSQ Schwerpunkte zu setzen. Welche Seitenelemente werden ignoriert? Können bestimmte Elemente wie Button oder Formulare nicht angesteuert werden? Welche Nutzergruppen zeigen Frustrationsverhalten?
Kurz gesagt: CSQ kann GA4 nicht ersetzen, aber als komplementäres Tool zu GA4 einen tieferen Einblick ins Nutzerverhalten geben und helfen, Entscheidungen zu treffen, die nicht rein zahlenbasiert sind, sondern auch die qualitativen Erfahrungen der Nutzer berücksichtigen. Dies kann sowohl für UX als auch für E-Commerce entscheidend sein.
Praxisbeispiel: Optimierung der Conversion-Rate im Warenkorb-Prozess
Ausgangslage: Ein Online-Shop stellt über die Anomalie Detection in GA4 fest, dass die Conversion-Rate im Warenkorb-Prozess auf Mobilgeräten signifikant niedriger ist als auf Desktop-Geräten. Google Analytics 4 (GA4) bietet mit der Anomalie Detection ein KI-gestütztes Feature zur Erkennung von ungewöhnlichen Mustern in euren Daten, mehr darüber kannst du in diesem Blogartikel erfahren. Die genaue Ursache für diesen Rückgang bleibt jedoch unklar.
Lösungsansatz: Durch den Einsatz von CSQ zur Analyse des Nutzerverhaltens zeigt sich im Session Replay, dass auf Mobilgeräten ein Eingabefeld im Warenkorb-Prozess teilweise von der Bildschirmtastatur überlagert wird. Dies führt dazu, dass viele Nutzer den Kaufvorgang abbrechen.
Ergebnis: Eine einfache Anpassung im Frontend-Design, bei der das betreffende Eingabefeld so positioniert wird, dass es nicht mehr von der Bildschirmtastatur verdeckt wird, löst das Problem. Innerhalb einer Woche sehen wir (GA4-Daten) in der Anpassung, dass die Conversion-Rate signifikant für unseren mobilen Geräte gestiegen ist, was den großen Vorteil des Zusammenwirkens beider Tools zeigt. Die Kombination aus GA4 und CSQ erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass beispielsweise UX-Fehler schneller erkannt werden. Dieses Zusammenspiel ermöglicht eine zielgenaue Optimierung der Nutzererfahrung.
Fazit
Die Kombination aus GA4 und CSQ vereint quantitative und qualitative Datenquellen, um ein umfassendes Verständnis des Nutzerverhaltens zu ermöglichen. In einer Zeit, in der die Nutzererfahrung entscheidend über den Erfolg im Web bestimmt ist, ist es empfehlenswert, beide Perspektiven zu berücksichtigen. Unternehmen mit komplexen Customer Journeys und hohen Ansprüchen an die UX profitieren besonders von dieser integrativen Analyse, da sie die Grundlage für strategische Entscheidungen bilden, die sowohl auf Daten basieren als auch die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer widerspiegeln.
