Das hat deiner Agentur gefehlt: Das Google Data Studio

Ihr habt genug von zeitraubenden Excel-Reportings und von nicht endenden Klickereien in Google Analytics? Dann könnte Google Data Studio genau das sein, was ihr für eure Website oder als Agentur bzw. Freelancer für eure Kunden benötigt.

  1. Was ist das Google Data Studio?
  2. Die Logik hinter Google Data Studio erklärt
  3. Der Weg zum fertigen Reporting
    1. 1. Herstellen der Verbindungen
    2. 2. Gewünschte Visualisierung auswählen
    3. 3. Benötigte Daten auswählen
    4. 4. Feinanpassungen vornehmen
  4. Fallbeispiele zur Arbeit mit dem Google Data Studio
    1. Fallbeispiel 1: Ein Dashboard zu monatlichen Besucherquellen
    2. Fallbeispiel 2: Ein Dashboard zu Zugriffen über Smartphones, Tablets und Computer
  5. Tipps zur Nutzung des Google Data Studios
    1. Das „Warum?“ vor dem „Wie?“ klären
    2. Eigene Berechnungen erstellen
    3. Sichergehen, dass das Dashboard verwendet wird
    4. Das Auge (m)isst mit
  6. Fazit: Wann das Google Data Studio Sinn macht

Was ist das Google Data Studio?

Hierbei handelt es sich um einen kostenfreien Dienst aus dem Hause Google. Das Unternehmen, das unter anderem hinter Google Analytics und Google Ads steht, liefert damit das perfekte Verbindungsstück zu vielen seiner Tools. Das Data Studio erlaubt es, mit Daten aus verschiedensten Quellen (Connectoren) zu „jonglieren“ und diese hübsch (sowie größtenteils automatisiert) darzustellen.

Im Mittwald Blog: Alles über das Google Data Studio.

Neben einigen Google-Diensten gibt es weitere Connectoren, die teilweise kostenpflichtige Verbindungen zu vielen Anbietern bieten. Einige von ihnen sind:

  • Adform
  • Amazon
  • Adobe Anayltics
  • Bing Webmaster Tools
  • Criteo
  • Facebook Ads
  • GitHub
  • Instagram Ads
  • intelliAd
  • LinkedIn
  • MailChimp
  • PayPal
  • SEMrush
  • YouTube

Die Logik hinter Google Data Studio erklärt

„Your data ist beautiful. Use it.“ Diese Aussage fasst als Beschreibung des Google Data Studios gut zusammen, wobei das Tool helfen will. Google Data Studio führt verschiedenste Daten-Quellen zusammen und visualisiert die jeweiligen Informationen. Dabei lassen sich über bestimmte Werte Vereinheitlichungen herstellen, die das plattformübergreifende Kombinieren der Daten ermöglicht.

Webhosting Unternehmen Mittwald stellt im Blog das Google Data Studio vor.

Google Data Studio versteht sich dabei nicht als starre Anwendung, die neue Daten nur per manuellen Import annimmt. Stattdessen nutzt es einmal definierte Verbindungen und fragt diese regelmäßig nach neuen Inhalten nach. So lassen sich z. B. Sitzungen über eine Kampagne in Google Analytics in beinahe Echtzeit im Google Data Studio anzeigen.

Der Weg zum fertigen Reporting

Wie jedes Reporting, so braucht auch eines in Google Data Studio einige Informationen, bevor es aussagekräftige Darstellungen liefern kann. In der Regel wird dabei wie folgt vorgegangen:

1. Herstellen der Verbindungen

Man beginnt, indem man einen Connector auswählt und die Verbindung mit den dahinterstehenden Daten herstellt. Sobald dieser eingerichtet ist, kann das Tool auf die dazugehörigen Daten zugreifen. Wie erwähnt, müssen die Daten nicht immer wieder manuell eingepflegt werden (eine Ausnahme sind aber z. B. eigene CSV-Imports). Google Data Studio erkennt neue Inhalte aus der Quelle und flechtet diese in Reportings ein.

2. Gewünschte Visualisierung auswählen

Wie aus Programmen für Tabellenkalkulation und Präsentationen gewohnt, gibt es verschiedene Möglichkeiten Daten zu visualisieren. Diagramme, Tabellen oder doch einfach nur eine einzige Zahl als Kernwert? Die Visualisierung sollte gewählt werden, bevor die Daten definiert werden.

3. Benötigte Daten auswählen

Es wäre zu viel von Google erwartet, wenn schon jetzt erkannt wird, wie Daten sinnvoll visualisiert werden sollen. Denn allein die Verbindung zu Google Analytics liefert über 512 mögliche Felder, die im Reporting in unzählbaren Kombinationen verwendet werden können.

Daher ist es notwendig, auszuwählen, welche Informationen man eigentlich benötigt. Sind es die Transaktionen bezogen auf die einzelnen Produkte? Oder Sitzungen und deren Quellen? Vielleicht auch eine Liste der Städte, aus denen die meisten Besucher kommen?

4. Feinanpassungen vornehmen

Sind die Daten ausgewählt, geht es nur noch um die Feinanpassungen. So lassen sich die Reportings in verschiedenen Farben und Größen darstellen, sowie Daten nach Wunsch sortieren.

Diese beschriebenen Schritte wiederholen sich für jedes Element im Reporting.

Fallbeispiele zur Arbeit mit dem Google Data Studio

Im Folgenden möchte ich euch zwei Beispiele zeigen, wie ihr mit dem Google Data Studio Daten visualisieren könnt. 

Fallbeispiel 1: Ein Dashboard zu monatlichen Besucherquellen

Es ist immer gut zu wissen, woher die Besucher der Webseite kommen – über Suchmaschinen, Social Media,  Direkt oder über Verlinkungen auf anderen Seiten? Ein Report schafft Klarheit.

Zu Beginn öffne ich eine neue Datei und wähle in der rechten Leiste eine Datenquelle aus. Für dieses Beispiel wähle ich „[Sample] Google Analytics Data“. Mit einem Klick auf „Zum Bericht hinzufügen“ erkläre ich, dass die dahinterstehenden Daten für diesen Bericht abgerufen werden dürfen.

Im nächsten Schritt wähle ich die gewünschte Visualisierung. Ich möchte wissen, aus welchen Quellen meine Besucher in welchem Monat gekommen sind. Das Ziel dahinter ist es zu wissen, welche Quellen für meine Website besonders wichtig sind und wie sich diese über die Monate entwickeln.

Im Menü klicke ich auf „Einfügen“ und wähle „Balkendiagramm“. Dieses füge ich per Klick in eine beliebige Stelle in der Datei ein. Diagramme gibt es in verschiedenen Darstellungen, deshalb klicke ich es zum ändern an und wähle rechts über einen Klick auf „Diagramm“ die Darstellungsoption „Gestapeltes Säulendiagramm“.

Diagramm-Auswahl im Google Data Studio.

Nun wähle ich die benötigten Daten aus. Als Dimension wähle ich „Month of Year“, da ich die Besucherquellen nach Monaten sortiert dargestellt haben möchte. Als Aufschlüsselungsdimension ist „Source“ festgelegt. Denn ich will für jeden Monat die jeweiligen Quellen sehen. Wichtig ist dann noch der Messwert: Sessions, die Sitzungen über die Quellen.

Mit Google Data Studio sehen, welche Quelle für welchen Traffic auf der Website sorgt.

Jetzt sehe ich recht gut, welche Quelle für welchen Traffic auf meiner Website gesorgt hat.

Ich kann die Darstellung anpassen, indem ich statt „Source“ die Aufschlüsselungsdimension „Medium“ wähle. So sehe ich nicht jede einzelne Quelle, sondern das Medium. Eine gute Möglichkeit, um die Relevanz von Suchmaschinen, Affiliate, E-Mail und mehr zu erkennen.

Fallbeispiel 2: Ein Dashboard zu Zugriffen über Smartphones, Tablets und Computer

Es kann helfen zu sehen, wie viele Besucher über die jeweiligen Gerätekategorien auf eine Website gelangen. So muss ein Onlineshop mit 60 % Smartphone-Traffic seine Website anders gestalten, als einer mit nur 5 % Smartphone-Traffic.

Um zu sehen, aus welchen Gerätekategorien sich der Traffic zusammensetzt, öffne ich eine neue Datei im Google Data Studio, wähle wieder als Quelle „[Sample] Google Analytics Data“ und lege ebenfalls ein Balkendiagramm an.

Als Dimension nutze ich „Month of Year“. Als Aufschlüsselungsdimension verwende ich aber „Device Category“. Der Messwert ist „Sessions“. In dem nun dargestellten Diagramm sehe ich, in welchem Monat wie viele der Besucher über welche Gerätekategorie auf der Website aktiv werden.

Du kannst sehen, wie viele Besucher über welche Geräte auf deiner Seite waren.

Tipps zur Nutzung des Google Data Studios

Nach einigen Monaten mit dem Google Data Studio will ich euch hier einige Tipps mit auf den Weg geben. Hoffentlich spart ihr euch damit etwas Zeit, Geld und evtl. auch Frust. ;-) 

Das „Warum?“ vor dem „Wie?“ klären

Wie bei jedem Reporting gilt es auch bei einem Google Data Studio zu klären: Warum brauche ich das Reporting? Ist das geklärt, ist der Weg zu passenden Visualisierungen wesentlich kürzer, als wenn fertige Ergebnisse immer wieder überarbeitet werden müssen. So braucht manch einer nur eine grobe Übersicht über die Transaktionen in den letzten 12 Monaten, ein anderer eine genaue Übersicht, welche Kampagnen und Publisher für die Transaktionen verantwortlich waren.

Eigene Berechnungen erstellen

Google Data Studio ermöglicht es euch, eigene Berechnungen vorzunehmen. So lassen sich neue KPIs (Google nennt sie „Berechnete Felder“) erstellen. Da dies ein recht weitläufiges Themenfeld ist, hier der Support-Artikel von Google dazu. Berechnete Felder können eine wertvolle Bereicherung sein, um Daten noch besser zu verstehen.

Sichergehen, dass das Dashboard verwendet wird

Es gibt sie massenhaft: Regelmäßig gepflegte Reportings, die aber von niemanden angesehen werden. Google Data Studio lässt es zu, einzelne Reportings mit einer neuen Datenansicht Google Analytics zu verknüpfen. So lässt sich sehen, wie häufig das Reporting überhaupt aufgerufen wird. Eine Anleitung zur Einrichtung findet ihr hier.

Das Auge (m)isst mit

Für Menschen, die nicht zahlenverliebt sind, können Reportings eine Qual sein. Es lohnt sich daher, sich Zeit zu nehmen, um die Darstellung der Informationen öfters zu hinterfragen. Lassen sich aussagekräftigere Diagramme verwenden? Sind alle dargestellten Informationen wirklich relevant? Fehlt ein wichtiger und hilfreicher Kernwert?

Fazit: Wann das Google Data Studio Sinn macht

Das Google Data Studio ist überall dort sinnvoll, wo man Reportings mit minimalem Pflegeaufwand aktuell halten will. Wenn die passenden Connectoren unterstützt werden, gibt das Data Studio viel Freiraum in der Darstellung der Daten und kann Freelancer und Agenturen dabei helfen, viel Zeit zu sparen.

Nutzt ihr Google Data Studio? Wie sind eure Erfahrungen damit? Lasst es uns gerne in den Kommentaren wissen! 

Kommentar hinzufügen