Zielgruppen schärfen mit Google Analytics

Nicht selten sind wir überrascht, wenn wir diese überprüfen. Jeder dritte Werbetreibende räumt sogar ein, dass er nicht sicher ist, ob er die richtige Zielgruppe anspricht. Dabei ist es immens wichtig, die Zielgruppen genau zu kennen, damit zum einen Werbebudgets richtig eingesetzt werden und zum anderen das Umsatzpotential ausgeschöpft werden kann. Google Analytics ist hierbei eine große Hilfe.

Wer kauft ein Oberhemd? Pauschal denken viele an Männer in Banken und in Bürojobs, besonders in führenden Positionen oder mit häufigen Geschäftsreisen. Tatsächlich aber kaufen erstaunlich oft (noch) Frauen die Hemden für ihre Männer, insbesondere Frauen in mittleren Altersschichten, die nicht berufstätig sind. Woher wir das wissen? Google Analytics hat es uns verraten. Möglicherweise gibt es weitere Merkmale der Männer und Frauen, die sich für Oberhemden interessieren, beispielsweise Sportaffinität oder das Interesse an Haus & Garten oder gesunder Ernährung? Über welche Endgeräte surfen die Interessenten und an welchen Wochentagen oder Uhrzeiten sind sie aktiv? Gibt es regionale Häufungen, z.B. in bestimmten Städten? All das sind wertvolle Hinweise, wenn es darum geht, die richtige Zielgruppe anzusprechen.

Wer solche Insights über seine Zielgruppe hat, der kann Werbung an der richtigen Stelle platzieren und muss nicht mit der Gießkanne ans Werk gehen. Google hat solche Daten in Hülle und Fülle und stellt sie uns zur Verfügung. Möchten Sie wissen, was Google über Sie weiß bzw. annimmt? Das können Sie leicht überprüfen, schauen Sie einfach hier nach.

Mit etwas Aufwand und Sachverstand können Sie von diesem Datenschatz profitieren, wir sagen Ihnen wie es geht.

1. Zielgrößen festlegen
Legen Sie zunächst fest, was Sie sich von Ihrer Zielgruppe erhoffen. Was macht ein wertvoller Besucher auf Ihrer Webseite? Was macht ihn so wertvoll? Definieren Sie Ihre persönlichen Key Performance Indicators (KPIs). Der jährliche Gesamtumsatz eines Kunden kann eine wichtige KPI sein oder auch die Warenkorbgröße, damit der Logistikaufwand gering bleibt. Im Dienstleistungsbereich ist es vielleicht das Ausfüllen eines Kontaktformulars oder der Download eines Whitepapers. Noch aussagekräftiger für künftiges Kampagnenmanagement ist eine Zielgröße, in die auch die Werbekosten mit einfließen, eine Kosten-Umsatz-Relation (KUR) drängt sich hier auf. Diese kann für die Werbekosten, die innerhalb des Google Kosmos anfallen, beispielsweise im Google Display Network (GDN) oder bei Google Adverts, relativ einfach erfasst werden.

2. Einrichtung
Bevor die Analyse starten kann, müssen im nächsten Schritt die Trackingparameter eingerichtet werden. Mit Hilfe des Google Tag Managers werden entsprechende Pixel recht einfach auf der Webseite eingebettet und vor allem gewartet. Der Google Tag Manager spart erheblichen Entwickleraufwand ein, er ist aus dem Tracking nicht mehr wegzudenken. Durch die Pixel, oder besser gesagt durch die Einrichtung von Tags, Triggern und Variablen ist es möglich, die Aktionen des Besuchers auf der Webseite zu erfassen. Je nachdem, wie der Google Tag Manager eingerichtet wird, werden unterschiedliche Handlungen erfasst, beispielsweise die aktuelle Seiten-URL ausgelesen oder die Verweildauer gemessen.
Komplizierter wird es, wenn auch detaillierte Produktdaten wie Farbvarianten und Kleidergrößen ausgelesen werden sollen, die der Besucher aufgerufen oder in den Warenkorb gelegt hat. Hierfür ist es hilfreich, vorab mittels Data Layern die Produktdaten zu übermitteln, was allerdings technisch etwas aufwändiger ist.
Nachdem alle Trackingparameter eingerichtet sind, müssen Sie nur noch warten, bis genügend Besucher die Webseite besucht haben, damit eine erste sinnvolle Auswertung möglich ist.

3. Analyse mit Google Analytics (GA)
Sobald nach der Implementierung genügend Daten von Webseitenbesuchern eingegangen sind, kann die Analyse mit Google Analytics beginnen. Die Anzahl der zu analysierenden Ereignisse wird übrigens geringer sein als die tatsächliche Besucherzahl, da auch Google nicht von allen Nutzern entsprechende Daten hat und da für die Analyse der Daten durch Google eine aktive Einwilligung des Nutzers laut DSGVO nötig ist. Es gilt nun, kreativ und offen zu sein für verschiedene Konstellationen in den Ergebnissen, experimentelles Zusammenstellen von Dimensionen und Segmenten ist gefragt.
Einen ersten Überblick erhalten Sie automatisch mit der Zielgruppenübersicht. Sie sehen, wann und in welchem Umfang Sie Besucher auf Ihrer Webseite hatten, wie lange diese sich aufgehalten haben oder wie viele Unterseiten aufgerufen wurden. Schön wäre es, wenn sich nun Gruppen definieren lassen, die besser als der Durchschnitt performen.

Beginnen Sie Ihre Suche, indem Sie sich auf Ihre Zielgröße konzentrieren, oftmals wird das eine Conversion Rate (CR) sein. Diese gibt an, wieviel Prozent der Besucher ein bestimmtes Ziel erfüllt haben, das Sie vorab definiert und messbar gemacht haben. Das Ziel kann wie beschrieben vielfältig sein, beispielsweise ein Kaufabschluss, eine Newsletteranmeldung, eine Kontaktanfrage, ein Download, eine Klicktiefe oder eine Mindestverweildauer. Schauen Sie nun in die Liste „Kategorien gemeinsamer Interessen“, dann sehen Sie in der Regel bereits erste interessante Dinge von Ihrer Zielgruppe
(Abbildung 1). Gibt es hier bereits starke Auffälligkeiten für gemeinsame Interessen? Gleiche Sportarten, Hobbies, Fortbewegungsmittel oder Bildungsabschlüsse? Unterschiede zwischen Geschlechtern?

Abbildung 1: Interessen und Geschlecht der stärksten Gruppen

Tipp: Lassen Sie sich nicht von extrem hohen CRs verführen, behalten Sie auch die Größe der Nutzergruppe im Auge. Es sollte ein Mindestwert für die Gruppengröße eingerichtet werden, beispielsweise >1.000, damit die Werte aussagekräftig sind. Je größer die Gruppe schließlich ist desto aussagekräftiger sind die Erkenntnisse.

Gehen Sie dann schrittweise in die Tiefe mit weiteren Dimensionen, zunächst mit Alter und Geschlecht, später mit weiteren Merkmalen. Google Analytics lässt nur die Betrachtung einer zweiten Dimension gleichzeitig zu, eine dritte Dimension lässt sich quasi durch das Anlegen von Segmenten noch hinzumogeln.

Tipp: Schöner, detaillierter und schneller geht die Analyse mit Hilfe der Statistik-Software R und der Google Analytics API. Mit nur wenigen Zeilen Code lassen sich die benötigten Daten auslesen und werden nach Ihren Wünschen gruppiert und dargestellt, auch mit mehreren Dimensionen. Auffälligkeiten und besonders lohnende Zielgruppen springen Ihnen damit regelrecht ins Auge.

Abbildung 2: Analyse mit Software R

In der Abbildung 2 sehen Sie beispielsweise, dass Frauen mit den Interessen Unterhaltung/Video oder Sachbuch besonders gut konvertieren. Zwar sind die Gruppengrößen kleiner als die der Männer, aber die CR ist besonders gut. Schauen Sie sich dann die Altersgruppen der Frauen insgesamt an, so sehen Sie weiterhin, dass die Altersgruppe 18-34 positiv hervorsticht. Manchmal finden Sie auf diese Weise kleine, aber extrem lukrative und sehr gezielt ansprechbare Gruppen, für die sich Nischenkampagnen mit hohen ROIs einrichten lassen.

Interessante Rückschlüsse erhalten Sie auch auf das Kaufverhalten oder Ihre Webseite. Zeigt eine Gruppe starkes Interesse mit hoher Klicktiefe und langer Verweildauer, tätigt aber nur wenig Kaufabschlüsse, dann fehlt es entweder an dem richtigen Angebot, der richtigen Information auf der Webseite – oder an Retargeting, damit diese unentschlossenen Käufer zu Ihnen zurückkehren.

Noch leichter als die genau passenden Zielgruppen zu finden, ist es, bestimmte Gruppen zu deselektieren. Wenn sich so gut wie keine Besucher auf Ihrer Webseite finden, die über 50 Jahre alt sind, oder wenn die Absprungrate bei dieser Gruppe nahezu 100 Prozent beträgt, dann können Sie diese Gruppe getrost aus Ihren Kampagnen ausschließen und das Budget sinnvoller anlegen.

Die dargestellten Basics sind bereits mehr als aufschlussreich und führen zu treffenderen Zielgruppen bzw. passenderen Kampagnen und besser eingesetztem Werbebudget. Wer noch tiefer einsteigen möchte, kann dies nach Belieben tun. Welche Merkmale haben die Besucher mit dem höchsten Jahresumsatz oder wie lassen sich Gruppen finden, die besonders große Warenkörbe füllen? Die Darstellung in Google Analytics stößt dabei an ihre Grenzen, aber mit Hilfe von der API können solche Einblicke ans Tageslicht befördert werden.

Schlussendlich müssen wir sagen: Wir fühlen uns mittlerweile recht blind, wenn wir Anzeigenkampagnen starten, ohne die Zielgruppe vorab richtig zu analysieren und lediglich vagen Annahmen vertrauen müssen. Natürlich können sich die Annahmen mit der Analyse bestätigen, dann war der Aufwand umsonst. Dieses Risiko gehen wir gerne ein. Im Hinterkopf behalten sollten Sie stets die Einschränkungen bezüglich der Datenqualität von Google. Alle Merkmale der Nutzer basieren auf Annahmen auf Grund des erfassten Surfverhaltens oder der Lokationsdaten, wobei zwangsläufig auch Fehleinschätzungen vorliegen. Dazu kommt, dass viele Nutzer der Datenerfassung durch Google widersprechen, also gar nicht erfasst werden. Trotzdem ist der Datenpool noch groß genug und wir haben unsere Ergebnisse immer bestätigt gefunden. Von daher gilt unsere Empfehlung ganz klar: Tauchen Sie ein in den Datenpool und schärfen Sie Ihre Zielgruppe.