GA4 Explore Reports: Verhaltensbezogene Analysen verstehen
Management Summary
GA4 Explore Reports: Nutzerverhalten tiefenanalysieren. Segmente, Kohorten, Lifetime-Analysen für gezielte Optimierung der Customer Journey. Maximaler Nutzen für deine Daten in GA4!
Die Analyse des Nutzerverhaltens spielt eine zentrale Rolle für Entscheidungen in digitalen Geschäftsmodellen. Standardberichte in Google Analytics 4 (GA4) liefern grundlegende Kennzahlen, reichen jedoch oft nicht aus, um komplexe Verhaltensmuster zu erkennen oder zielgerichtete Optimierungen abzuleiten.
Explorative Datenanalyse in GA4
GA4 Explore Reports stellen ein leistungsfähiges Analysewerkzeug bereit. Sie ermöglichen individuelle Auswertungen, die über die vordefinierten Standardberichte hinausgehen. Durch Konfigurationen, Visualisierungen und Filterfunktionen lassen sich spezifische Fragestellungen, wie jene zum Nutzerverhalten, genauer untersuchen.
Explore Berichtstypen für das Nutzerverhalten ergänzen andere explorativen Datenanalysen in GA4 und ermöglichen gezielte Einblicke in Ereignisverläufe, Nutzerpfade und Wiederkehr-Raten – sowohl auf Gruppen- als auch auf Einzelebene. Dank flexibler Visualisierungen lassen sich auch komplexe Zusammenhänge klar und nachvollziehbar darstellen. So wird das Nutzerverhalten in GA4 umfassend analysierbar.
Weitere Vorteile sind:
- Anpassung der Analyse an spezifische Geschäftsfragen
- Detaillierte Segmentierung und Filterung
- Kombination quantitativer und qualitativer Verhaltensdaten
Übersicht der verfügbaren Explore Berichtstypen in GA4 speziell für die verhaltensbezogene Analyse
Die folgenden Formate eignen sich besonders zur Untersuchung von Nutzerverhalten und Segment-Vergleichen und unterstützen eine zielgerichtete Untersuchung spezifischer Fragestellungen entlang der gesamten Customer Journey:
Segment-Überschneidung GA4 (Segment overlap)
Vergleicht Nutzergruppen und zeigt Überschneidungen.
Was ist die Segment-Überschneidung Analyse in GA4?
Die Segmentüberschneidungsanalyse ist ein Verfahren, um zu visualisieren, welche Nutzende zu mehreren Segmenten gleichzeitig gehören und/oder die Beziehungen zwischen verschiedenen Besuchergruppen zu verstehen. Dies kann zur Optimierung von Marketingstrategien, zur Schaffung personalisierter Erlebnisse und zur besseren Erreichung von Geschäftszielen genutzt werden. Viel Wissenswertes über die Segmente im findet sich auch im Blogartikel Segment und Comparison durchblicken in GA4.
Kernfunktionen und Merkmale:
- Visualisierung von Segmentüberschneidungen: Zeigt grafisch, wie sich ausgewählte Segmente überschneiden.
- Vergleich von bis zu drei Segmenten: Ermöglicht die gleichzeitige Analyse von drei verschiedenen Segmenten.
- Identifizierung von gemeinsamen Nutzenden: Zu sehen, wie viele Nutzende in mehr als einem Segment enthalten sind.
- Analyse des Verhaltens überschneidender Segmente: Verständnis darüber erlangen, wie sich Nutzende verhalten, die zu mehreren Segmenten gehören.
- Erstellung neuer Segmente: Neue Segmente können basierend auf den Überschneidungen erstellt werden.
Typische Anwendungszwecke:
- Zielgruppenverständnis
- Marketing-Kampagnenoptimierung
- Insights für Produktentwicklung
- Insights für Personalisierung
Beantwortet Fragen wie:
- Wie viele Nutzende haben sowohl ein Produkt gekauft als auch Newsletter abonniert?
- Welche Nutzende sind sowohl neue als auch wiederkehrende Besucher?
- Wie viele Nutzer haben sowohl die App heruntergeladen als auch einen In-App-Kauf getätigt?
- Welche Nutzende sind über Affiliate Partner gekommen und haben gekauft
- Welche Nutzende sind an mehreren Produktkategorien interessiert?
Die Segmentüberschneidungsanalyse ist ideal, um:
- Ein tieferes Verständnis deiner Zielgruppen zu gewinnen.
- Gezieltere Marketingstrategien zu entwickeln.
- Personalisierte Erlebnisse zu schaffen.
- Die Effektivität von Kampagnen und Produktfunktionen zu bewerten.
- Ideen für die Hypothesenerstellung zu gewinnen
Nutzer-Explorer GA4 (User Explorer)
Aktivitäten eines bestimmten Nutzers über einen bestimmten Zeitraum hinweg verfolgen und analysieren.
Was ist der Nutzer Explorer in GA4?
Der Nutzer-Explorer in GA4 ist ein Tool, das detaillierte Informationen zum Verhalten einzelner Nutzenden auf der eigenen Website oder App bietet. Es ermöglicht Einblicke, die in aggregierten Berichten oft verborgen bleiben, und hilft dabei, individuelle Nutzererlebnisse zu verstehen und zu optimieren.
Kernfunktionen und Merkmale:
- Individuelle Profile: Zeigt eine Liste einzelner Nutzende mit eindeutigen IDs.
- Detaillierte Aktivitätsverfolgung: Zeigt die spezifischen Aktionen, die ein Nutzende auf der Website oder App durchgeführt hat (z. B. Seitenaufrufe, Ereignisse, Käufe).
- Zeitlicher Verlauf: Visualisiert die Reihenfolge und den Zeitpunkt der Aktivitäten eines Nutzenden.
- Filter- und Suchfunktionen: Ermöglicht das Filtern und Suchen nach bestimmten Nutzenden oder Aktivitäten.
Typische Anwendungszwecke:
- Fehlerbehebung
- Verständnis individuell gewählter Pfade
- Kundenservice: Interaktion mit Support-Seiten verstehen, gezieltere Optimierung von Hilfeseiten, Chatbots oder Self-Service-Angeboten – Reduzierung von Support Aufwänden
- Betrugserkennung: Identifizierung auffälliger Verhaltensmuster – potenzielle betrügerische Aktivitäten frühzeitig erkennen.
Beantwortet Fragen wie:
- Welche Seite hat eine bestimmte Person* besucht?
- Welche Ereignisse hat eine bestimmte Person* ausgelöst?
- Wann hat eine bestimmte Person* einen Kauf getätigt?
- Gab es Fehler oder Probleme, die eine bestimmte Person* erlebt ?
*bestimmte Person:
Im Nutzer Explorer lassen sich Benutzerpfade analysieren, jedoch stets anonymisiert. Es handelt sich nicht um identifizierbare Einzelpersonen, sondern um pseudonymisierte Nutzer-IDs oder Geräte-IDs – Rückschlüsse auf reale Personen sind nicht möglich.
Der Nutzende Explorer ist ideal, um:
- Ein tiefes Verständnis des Verhaltens einzelner Nutzende zu gewinnen.
- Spezifische Probleme oder Fragen einzelner Nutzende zu untersuchen.
- Individuelle User-Erlebnisse zu analysieren und zu verbessern.
- Hypothesen über das Verhalten einzelner Nutzende zu testen.
Explorative Kohortenanalyse (Cohort Exploration)
Langfristige Bindung analysieren: Wann kommen Nutzende zurück, wie lange bleiben sie aktiv?
Was ist die explorative Kohortenanalyse in GA4?
Die explorative Kohortenanalyse in GA4 wird verwendet, um Gruppen von Nutzenden (Kohorten) basierend auf gemeinsamen Merkmalen und deren Verhalten über einen bestimmten Zeitraum zu analysieren. Sie hilft zu verstehen, wie sich Nutzendengruppen im Laufe der Zeit entwickeln und wie sich ihr Verhalten ändert oder bestehen bleibt..
Kernfunktionen und Merkmale:
- Gruppierung von Nutzenden nach Kohorten: Nutzende werden anhand eines gemeinsamen Merkmals (z. B. Erwerbsdatum, erste Interaktion) in Kohorten eingeteilt.
- Analyse des Verhaltens über die Zeit: Verfolgung von Metriken (z. B. Retention, Umsatz, Engagement) für jede Kohorte über einen bestimmten Zeitraum.
- Visualisierung von Trends und Mustern: Grafische Darstellung der Daten, um Trends und Verhaltensmuster zu erkennen.
- Vergleich verschiedener Kohorten: Vergleiche die Leistung und das Verhalten verschiedener Kohorten miteinander.
Typische Anwendungszwecke:
- Analyse der Kundenbindung (Retention)
- Wirksamkeit von Initiativen und Bewertung von Änderungen
- Erkennen von langfristigen Trends und Verhaltensmustern
- Lebenszeit Wert (LTV) Analyse
- Produkt- oder Feature Einführungs-Analyse
Beantwortet Fragen wie:
- Wie hoch ist die Kundenbindungsrate für Nutzende, die im Januar gewonnen wurden, im Vergleich zu Nutzenden, die im Februar gewonnen wurden?
- Wie ändert sich das Engagement von Nutzenden im ersten Monat nach der Registrierung?
- Welche Kohorten haben den höchsten durchschnittlichen Bestellwert (AOV)?
- Wie wirkt sich eine Kampagne auf die langfristige Bindung der Nutzende aus?
Nutzer-Lifetime (User Lifetime)
Hilft den Wert und das Verhalten von Nutzenden Gruppen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu verstehen.
Was ist die Nutzer-Lifetime Analyse in GA4?
Bei der Nutzer-Lifetime Analyse geht es darum, zu analysieren, wie sich Nutzende verhalten und welchen Wert sie für das Unternehmen bringen, beginnend mit dem Zeitpunkt, an dem sie zum ersten Mal mit der Website oder App interagieren, bis zu dem Zeitpunkt, an dem sie inaktiv werden.
Sie ist eng mit der Kohortenanalyse verbunden und wird oft im gleichen Kontext verwendet.
Kernfunktionen und Merkmale:
- Analyse des Nutzendewerts über die Zeit: Verfolgung von Metriken wie Umsatz, Sitzungen, Conversions und Engagement über den gesamten Lebenszyklus einer nutzenden Person..
- Identifizierung wertvoller Nutzender Gruppen: Erkennen, welche Gruppen den höchsten Lifetime-Wert (LTV) haben.
- Vergleich des LTV verschiedener Kohorten: Vergleiche den LTV von Nutzenden, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten akquiriert wurden.
- Vorhersage des zukünftigen Verhaltens: Nutzung von prädiktiven Metriken, um den zukünftigen Wert und das Verhalten von Nutzenden vorherzusagen.
Typische Anwendungszwecke:
- Optimierung von Marketingkampagnen
- Verbesserung der Kundenbindung
- Produktentwicklung
- Budgetplanung
Beantwortet Fragen wie:
- Wie hoch ist der durchschnittliche Lifetime-Wert?
- Welche Marketingkanäle bringen die wertvollsten Nutzende?
- Wie lange dauert es, bis ein Nutzende seinen maximalen Wert erreicht?
- Welche Nutzenden Gruppen haben den höchsten LTV?
Die Nutzende-Lifetime Analyse ist ideal, um:
- Den langfristigen Wert von Nutzenden zu verstehen.
- Strategien zur Steigerung des LTV zu entwickeln.
- Marketingbudgets effektiver zu allokieren.
- Die Kundenbindung und das Engagement zu verbessern
Best Practices für Exploration Reports zum Nutzerverhalten
- Zielgerichtet starten: Klare Fragestellungen definieren (z.B. Nutzerbindung, Konversion).
- Segmentierung gezielt einsetzen: Zielgruppen sinnvoll clustern (z.B. Erst Besuchende vs. Wiederkehrende).
- Kohortenbildung beobachten: Nutzerbindung über Zeiträume analysieren.
- Events und Parameter kombinieren: Für tiefere Verhaltensmuster.
- Weitere Explore-Formate gezielt ergänzen: Pfadanalysen für Navigation und typische Ausstiege, Free Form für flexible Ad-hoc-Analysen, Trichteranalysen für Conversion-Analyse usw.
Limitationen von GA4 Explore-Berichten: Was ist zu beachten?
- Limits kennen: Die Datenaufbewahrung in GA4 Explore hängt von der eingestellten Data Retention Zeit ab.
- Für tiefgreifende oder längerfristige Analysen, die GA4-Daten-Aufbewahrungsfristen oder auch die Limitationen von Explore Berichten überschreiten und zur vollständigen Sicherung von Rohdaten, sollte der BigQuery Export in Betracht gezogen werden.
- Daten exportieren: Bei Bedarf an BigQuery übergeben für tiefere Analysen.
- Heatmaps für Klickverhalten sind nicht verfügbar, hier muss ein weiteres Tool in Betracht gezogen werden.
- Nutzer-Explorer: Da GA4 keine personenbezogenen Daten speichert, ist keine gezielte Auswahl bestimmter Personen möglich. Stattdessen werden zufällige Nutzerprofile auf Basis pseudonymer IDs angezeigt – Rückschlüsse auf reale Identitäten sind ausgeschlossen.
- Nutzer-Lifetime – Lifetime Value (LTV): GA4 berechnet den Lifetime Value nur auf Basis der erfassten Interaktionen ab Implementierung und nur mit den verfügbaren Ereignissen und Parametern. Frühere Käufe oder externe Daten fließen nur ein, wenn sie aktiv importiert werden.
Fazit
GA4 Explore-Berichte eignen sich gut für datenbasierte Verhaltensanalysen entlang der Customer Journey. Sie eröffnen differenzierte Einblicke in Nutzergruppen, individuelle Journeys und langfristige Engagement-Muster, weit über die Standardreports hinaus. Besonders bei Segmentüberschneidungen, Nutzerpfaden und Kohortenanalysen ermöglichen sie präzise Optimierungen. Jedoch stoßen sie mit der Limitation auf in GA4 definierte Speicherzeit für Daten, bei Metrik-Komplexität oder bei fortlaufenden und längerfristigen Verhaltensanalysen, an ihre Grenzen. Für tiefergehende Analysen, personalisierte Metriken oder Langzeitbeobachtungen ist BigQuery die ideale Ergänzung: Es erweitert GA4 durch unbegrenzte Datenhistorie, individuelle SQL-Auswertungen und granulare Rohdatenverfügbarkeit.
