Würden wir 10 verschiedene Trackingtools in einem Webshop integrieren, hätten wir zum Schluss 10 unterschiedliche Messergebnisse. Noch schlimmer: Umso länger die Customer-Journey ausfällt, umso verschwommener werden die Ergebnisse.

    Google Analytics, Matomo (Piwik), etracker, Refined Labs, apartena.metrics, Facebook Pixel, Bing Daten, Google Ads Tracking und vor allem CRM Daten – jedes Tools spuckt andere Werte aus. Aber wieso denn nur?

    Technisch gesehen, gibt es unzählig viele Faktoren und Kombinationen, die die verschiedenen Trackingsysteme beeinflussen und Abweichungen in unseren Daten hervorrufen. Hierbei liegt es an einem selbst, wie groß die Differenz sein darf, um sie noch als „normale“ Abweichung zu betrachten. Als Faustregel sollte man 10-15% Abweichung tolerieren, alles darüber hinaus sollte kontrolliert bzw. untersucht werden.

    Ursprung dieser Datendifferenzen sind oft grundlegende Unterschiede beim Standardsetup von Tracking-Maßnahmen und den damit verbundenen Tracking-Systemen.

    • Gibt es eine funktionierende Trackingweiche?
    • Messen alle Systeme mit der gleichen Attribution?
    • Haben alle Kampagnen die richtigen Trackingparameter?
    • Gibt es eine einheitliche Cookie-Lifetime?
    • Wird zwischen Paid und Organic Traffic unterschieden?
    • Sind benötigte Trackingcodes auf allen Seiten richtig integriert?

     

    Einer der wichtigsten Punkte ist sicherlich: Online Marketing Tracking ist kein Warenwirtschaftssystem.

    Jedes Trackingsystem bietet viele verschiedene Möglichkeiten User zu markieren und Verhalten zu tracken. Außerdem werden Kanäle unterschiedliche zu bewertet, um die Customer Journeys aufzuzeigen und zu gewichten.

    ABER: nur im CRM stehen die tatsächlichen Verkäufe und Warenkorbwerte. Wie erfolgreich eine Online Marketing Maßnahme ist, kann ohne weiteres über ein Cross-Channel-Tracking Tool abgebildet werden. Geht es aber um Deckungsbeitragsermittlung oder tatsächliche Wirtschaftlichkeitsrechnungen kommt man nicht um die Daten des CRM Systems herum.

     

    Woher kommen die Tracking Differenzen?

     

    Diese Frage lässt sich nur schwer vollumfänglich beantworten. Dazu gibt es einfach zu viele Möglichkeiten, welche die einzelnen Trackingtools beeinflussen könnten. Wir möchten trotzdem einige Beispiele aufzeigen:

     

    Trackingzeitpunkt

    Wann werden die Daten in den einzelnen Systemen verbucht? Das CRM System nimmt die Daten unmittelbar nach dem Bestätigen des Kaufbuttons auf, bei Google Analytics kommen die Daten erst an, wenn der DataLayer gefüllt ist bzw. der Ajax-Aufruf „Success“ meldet. Kommt es zu einer technischen Störung bei der Ajax-Response, würde Google Analytics die Daten nicht registrieren und die Bestellung nicht tracken.

     

    Unterschiedliche Attribution:

    Tracking System A hat eine andere Attribution als Trackingsystem B. Dies hat dann beispielsweise zur Folge, dass eine Conversion oder Transaktion bei System A einem ganz anderen Kanal zugeordnet wird als bei System B.

    attributions modelle

     

    Unterschiedliche Attributionszeiträume

    Facebook Marketing Tracking geht im Standard von einer 28/1 Cookie Lifetime aus (28 Post Click / 1 Tage Post View). Google Analytics ist hingegen standardmäßig so eingestellt, dass die Herkunft eines Users für 26 Monate festgeschrieben wird. Hier entstehen zwei Probleme: Facebook kann Post-View Conversions verarbeiten, Google Analytics nicht. Zusätzlich werden unterschiedliche Zeiträume betrachtet, wie lange die Herkunft eines Users zählt.

     

    Transaktion vs. Conversion

    Je nach Tracking Tool wird eine Conversion in der Tagesstatistik unterschiedlich gewertet. Manche Tools zählen die Transaktion in Echtzeit auf den Tag des Abschlusses, andere Trackingtools zählen die Conversion rückwirkend auf den Tag des letzten Clicks einer Kampagne.

     

    First Party Tracking vs. Third Party Tracking

    Dieser Unterschied im Tracking der einzelnen Tools ist einer der größten Faktoren für Abweichungen von Daten und Werten. Hier ziehen die Browser Hersteller die Schlinge immer enger und blockieren immer häufiger Third Party Trackings. First Party Cookies werden in der Regel nicht von Browsern blockiert.

     

    Cookies-Tracking vs. Cookieless Tracking

    Hierbei handelt es sich um alternative Trackingmethoden zum Cookie Tracking – auch „Cookieless“ Tracking genannt. Der Weg führt hier über Session Tracking, zu Local Storage bis hin zu ID Tracking.

     

    AdBlocker

    Die Anzahl der Adblock User wird immer größer. Auch hier stehen sich einzelne Tracking Tools konträr gegenüber. Ist zum Beispiel eine Inhouse Lösung im Einsatz, die auf einer eigenen URL läuft oder wird eine Trackinglösung die „unter dem Radar“ fliegt, verwendet, kann ein Adblocker diese nicht zu 100% ausschließen. Bekannte Anbieter können daher deutlich einfacher ausgeschlossen werden. Je nach Branche muss man hier Abweichungen von 30% und mehr erwarten.

    adblock tracking systeme

    Übertragungsgeschwindigkeit führt zu Datenverlust

    Wie schnell werden die Daten des Users übertragen? Surft der User zum Beispiel mit dem Handy im 3G Netz besteht die Möglichkeit, dass der User schon weitergeklickt hat bevor das Trackingpixel überhaupt geladen wurde. Die Daten sind somit im CRM gelandet, das Cross Channel Tracking hatte aber keine Chance die Transaktion aufzuzeichnen.

     

    Tracking-Code sind an unterschiedlichen Positionen eingebaut

    Sind die Tracking Codes an der gleichen Stelle im Quelltext eingebunden? Lädt ein Tracking Pixel am Anfang und der andere Pixel am Schluss der Seite? Ist im Tagmanager eine Priorität eingestellt, welche Reihenfolge beim Laden der Tags beachtet werden soll?

     

    Klick ≠ User ≠ Seitenaufrufe

    Die Definition einzelner Kennzahlen kann von System zu System und von Kanal zu Kanal sehr unterschiedlich sein. Google Analytics misst primär in Sitzungen, Seitenaufrufen, Transaktionen und Nutzern. Google Ads in Klicks, Impressions und Conversions. Auch die Definition, wann ein Videoaufruf ein Videoaufruf ist, kann je nach Kanal enorm unterschiedlich sein. Dadurch vergleicht man recht häufig Äpfel mit Birnen.

     

    Unterschiedliche Datenfilter

    Werden interne Sitzungen gefiltert oder nicht? Trackingtools messen im Normalfall den Klick auf das Werbemittel und Google Analytics Seitenaufrufe und Sitzungen auch bei Wiederkehrern. Dies verfälscht besonders dann, wenn der interne Traffic nicht ausgeschlossen wird und sich Mitarbeiter viel mit der eigenen Webseite beschäftigen.

    Ein besonderes Augenmerk sollte man auch auf organsichen Traffic und Direkteinstiege legen. Ein Online Marketing Tracking Tool misst die Interaktion von Nutzern mit bezahlter Online Werbung und den daraus resultierenden Conversions. Google Analytics geht in der Standardeinstellung davon aus, dass Verweise, Direktaufrufe oder organischer Traffic die Herkunft aus Online Marketingsicht überschreiben. Hier ist darauf zu achten, dass die gleiche Datenansicht angewendet wird.

     

    Mehrere Domains und Sub-Domains

    Gibt es verschiedene Domains auf denen die Webseite läuft? Als Beispiel www.demoseite.de oder shop.demoseite.de. Sind alle Tracking Pixel auf den jeweiligen Seiten verbaut? Ist Cross-Domain Tracking aktiviert? Bei Google Analytics kann es sonst vorkommen, dass ein Besucher durch den Wechsel der Domain eine neue Sitzung auslöst und somit die Daten verfälscht.

     

    Ungewollte Paketverluste

    Stau auf der Datenautobahn. Je nach dem welche Route die Pakete im Internet nehmen, kommt es immer wieder zu Verlust und Verzögerungen im Trackingkosmos. So kann das CRM schon längst die Zahlen gebucht haben, aber das Paket für Google Analytics ging verloren.

    Click_Differenzen_Paketverlust_Session_Abbruch

    Problemquelle Cookie-Weiche

    WICHTIG: Passt das Cross-Channel-Tracking auch zur Trackingweiche und zum Tagmanager? Lösen die richtigen Tags auch aus, wenn das Cross-Channel Tracking zum Beispiel eine Google Ads Conversion registriert? Wird dann auch der Google Ads Conversion Pixel geladen? Haben das Cross-Channel-Tracking und der Tagmanager die gleiche Attribution?

    Gibt es Pixel die „außerhalb“ der Weiche geladen werden sollten? Der Facebook Pixel ist zum Beispiel sehr datenhungrig und der Algorithmus funktioniert besser, je mehr Daten er bekommt. Das führt allerdings zu dem Problem, dass die Facebook Zahlen nicht mehr übereinstimmen können, da der Facebook Pixel bei jeder Bestellung auslöst und sich nicht an die geforderte Attribution hält.

     

    Do Not Track (DNT)

    Fast alle neuen Browser bieten diese Funktion und unterbinden dadurch Tracking Tools, dies kann zu einer Diskrepanz mit dem CRM führen.

     

    Fehlerhafter Code

    Durch das Laden eines fehlerhaften Javascripts über den Tagmanager kann nachfolgendes Tracking blockiert werden und das führt zu Abweichungen zwischen den Systemen.

     

    Praxisbeispiel: Der Unterscheid zwischen Google Analytics und Google Ads

     

    Wir haben gelernt: Es gibt zahlreiche Störfaktoren, die Cross Channel Marketing Tracking beeinflussen können. Ein etwas praktischeres Beispiel ist der Vergleich zwischen Google Analytics und Google Ads. Selbst hier weisen zwei Tools, die eigentlich aus einer Hand kommen unterschiedliche Zahlen aus! Was ist zu beachten?

     

    • Attribution: Google Analytics misst den letzten Besuch. Google Ads attribuiert auf den letzten Klick.
    • Unterschiedliche Browser können Google Ads oder auch Google Analytics Cookies blockieren. (Hier versucht Google über den Conversion Linker Abhilfe zu schaffen)
    • Die Skripte laden an unterschiedlichen Stellen im Quelltext oder ein Skript wurde zum Beispiel über den Tagmanager integriert und hat dadurch eine längere Ladezeit.
    • Google Analytics und Google Ads sind unterschiedliche Systeme und liegen somit auch auf unterschiedlichen Servern mit unterschiedlicher Erreichbarkeit. Dadurch kann es theoretisch zu einer Differenz der Daten kommen.
    • UTM Parameter wurden bei einigen Kampagnen nicht richtig gepflegt und Google Analytics ordnet dadurch den User einer „falschen“ Herkunft zu
    • Ein Besucher klickt innerhalb von 30 Minuten mehrmals auf eine Google Ads Anzeige ohne das Browserfenster zu schließen:
      • Google Ads zählt mehrere Klicks auf das Werbemittel.
      • Google Analytics aber nur einen Besucher auf der Webseite.
    • Ist die automatische Tag-Kennzeichnung in Google Ads deaktiviert, werden Besuche in Google Analytics nicht mit CPC (“Bezahlte Suche“) gekennzeichnet
    • Ist die Einstellung „Überschreiben der automatischen Tag-Kennzeichnung (GCLID) zulassen” in Google Analytics aktiviert? Sonst kann es zu Problemen führen, wenn bei Google Ads zusätzlich UTM Parameter hinterlegt werden.

     

    Ganz schön kompliziert! Und nun?

     

    Wir können es leider nicht oft genug sagen: 10 verschiedene Trackingsysteme werden immer 10 unterschiedliche Messergebnisse liefern.

    Wer diese Tatsache akzeptiert hat, kann sich daran machen ein Tracking-System zu finden, welches ein möglichst exaktes Bild der eigenen Online-Marketing Aktivitäten wiedergibt.

    Wichtig im Tracking von Online-Marketing KPIs ist, dass diese zuvor festgelegt werden und man sich ein Tool aussucht mit dem man seine Maßnahmen messen möchte.

    Dieses Tool sollte dann das Grundgerüst in der Bewertung von Kampagnen darstellen. Wie oben dargestellt, werden Trackingtools durch sehr viele unterschiedliche Faktoren beeinflusst.

    Darum sollte man auf die Konstanz eines Tools setzen. Dies sollte bei der Integration so aufbereitet werden, dass individuelle Wünsche und Besonderheiten berücksichtigt werden. Nur so ist dann der Vergleich von verschiedenen Aktionen und Kampagnen möglich.

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