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Willkommen auf unserer Webseite zum Thema Data und Analytics! Hier finden Sie alles, was Sie über die Analyse von Daten wissen müssen, insbesondere im Bereich Google Analytics und Google Tag Manager. Wir bieten Ihnen aktuelle Neuigkeiten, Tipps und Infos zu diesen wichtigen Tools, die für jedes Unternehmen, das online präsent ist, von großer Bedeutung sind.

Google Analytics ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das es Ihnen ermöglicht, Ihre Webseite und App-Aktivitäten zu verfolgen und zu analysieren. Es hilft Ihnen, mehr über Ihre Zielgruppe zu erfahren, indem es Ihnen Informationen über deren Verhalten auf Ihrer Webseite liefert. Google Tag Manager ist ein weiteres nützliches Tool, das es Ihnen ermöglicht, Marketing- und Analyse-Tags auf Ihrer Webseite zu verwalten, ohne dass dafür Codeänderungen erforderlich sind.

Wir werden regelmäßig Neuigkeiten und Tipps zu diesen Tools veröffentlichen und Ihnen zeigen, wie Sie sie am besten für Ihr Unternehmen nutzen können. Schauen Sie also regelmäßig vorbei und bleiben Sie immer auf dem Laufenden, wenn es um Data und Analytics geht.

Das Ende einer Ära: Universal Analytics wird in 28 Tagen abgeschaltet

Die digitale Welt verändert sich unaufhaltsam, und mit ihr kommen auch Veränderungen im Bereich der Webanalyse. Eine dieser Veränderungen betrifft eine der bekanntesten und am weitesten verbreiteten Webanalyse-Plattformen: Universal Analytics. Seit vielen Jahren haben Unternehmen Universal Analytics genutzt, um wichtige Einblicke in das Nutzerverhalten auf ihren Websites zu erhalten. Doch nun steht das Ende von Universal Analytics unmittelbar bevor. In 28 Tagen wird Google diese Plattform abschalten und durch das leistungsfähigere und fortschrittlichere Google Analytics 4 ersetzen. In diesem Artikel werden wir uns genauer mit diesem Thema befassen und die Auswirkungen dieser Veränderung untersuchen.

Was ist Universal Analytics?
Universal Analytics war eine bahnbrechende Webanalyse-Plattform, die es Unternehmen ermöglichte, detaillierte Informationen über das Verhalten ihrer Website-Besucher zu erhalten. Mit Hilfe von Tracking-Codes konnten Daten wie Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Conversion-Raten und mehr erfasst werden. Diese Daten wurden dann verwendet, um das Nutzerverhalten zu analysieren, Marketingstrategien zu optimieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Warum wird Universal Analytics abgeschaltet?
Die Abschaltung von Universal Analytics erfolgt, weil Google eine neue Generation von Webanalyse-Tools einführt – Google Analytics 4. Dieses neue Tool bietet erweiterte Funktionen und verbesserte Datenverarbeitungsmöglichkeiten. Es basiert auf einer datengetriebenen, ereignisbasierten Analyse, die es Unternehmen ermöglicht, tiefergehende Einblicke in das Nutzerverhalten zu erhalten und die Customer Journey umfassend zu verstehen. Google Analytics 4 integriert auch Funktionen wie maschinelles Lernen und KI, um die Analyse und Interpretation der Daten zu verbessern.

Auswirkungen der Abschaltung von Universal Analytics
Die Abschaltung von Universal Analytics hat weitreichende Auswirkungen auf Unternehmen, die bisher auf diese Plattform angewiesen waren. Hier sind einige der wichtigsten Auswirkungen zu beachten:

  1. Datenverlust: Nach der Abschaltung von Universal Analytics bleiben die Daten voraussichtlich noch circa 1 Jahr bestehen. Es lassen sich also noch weiterhin bei Bedarf Analysen mit historischen Daten durchführen. Dennoch sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie die wichtigsten Statistiken für Langzeit-Analysen speichern.
  2. Anpassungen der Tracking-Codes: Da Google Analytics 4 auf einer anderen Datenstruktur basiert, müssen Unternehmen ihre Tracking-Codes aktualisieren, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt erfasst werden. Es ist wichtig, diese Anpassungen rechtzeitig vorzunehmen, um einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten.
  3. Lernkurve: Da Google Analytics 4 neue Funktionen und eine andere Benutzeroberfläche bietet, müssen sich Unternehmen mit dem neuen System vertraut machen. Es kann eine gewisse Lernkurve geben, während sich die Mitarbeiter an die neuen Tools und Funktionen gewöhnen.
  4. Dashboards & Werbeplattformen: Bestehende, auf Universal Analytics basierende Dashboards sollten rechtzeitig auf GA4 umgestellt werden. Zudem sollte sichergestellt werden, dass die Kampagnenoptimierung und Zielgruppen Ausrichtung in Werbeplattformen (z.B. Google Ads) weiterhin korrekt funktioniert, sofern diese bisher auf Zielvorhaben bzw. Zielgruppen aus Universal Analytics basieren.

Fazit
Die Abschaltung von Universal Analytics markiert das Ende einer Ära in der Webanalyse. Unternehmen müssen sich auf die Einführung von Google Analytics 4 vorbereiten und sicherstellen, dass sie ihre Systeme entsprechend anpassen.

Random Forest versus Logistische Regression beim Kredit-Scoring

Kredit-Scoring ist ein Prozess, bei dem Daten über einen Kreditantragsteller verwendet werden, um eine Vorhersage darüber zu treffen, wie wahrscheinlich es ist, dass der Antragsteller einen Kredit zurückzahlt. Diese Vorhersage wird verwendet, um Entscheidungen über die Kreditvergabe zu treffen.

Random Forest und Logistische Regression sind beides statistische Methoden, die in Kredit-Scoring-Modellen verwendet werden können.

Random Forest ist ein Ensemble-Lernverfahren, bei dem mehrere Entscheidungsbäume verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen. Jeder Baum wird auf einer zufälligen Teilmenge der Trainingsdaten trainiert und die Vorhersagen werden durch Abstimmung der Vorhersagen der einzelnen Bäume kombiniert. Random Forest ist bekannt für seine Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge in Daten zu erkennen und hat in vielen Anwendungen eine gute Vorhersagegenauigkeit gezeigt.

Logistische Regression ist ein statistisches Modell, das verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit einer binären Ereignisauscome (in diesem Fall Kreditrückzahlung oder nicht) vorherzusagen. Es verwendet eine lineare Funktion, um die Zusammenhänge zwischen den Eingabe-Features und dem Ziel auszudrücken. Logistische Regression ist einfacher als Random Forest und kann schneller trainiert und vorhergesagt werden. Allerdings ist es möglicherweise nicht in der Lage, komplexere Zusammenhänge in den Daten zu erkennen.

In der Praxis hängt die Wahl zwischen Random Forest und Logistischer Regression von den spezifischen Anforderungen und Charakteristika des Kredit-Scoring-Problems ab. Es ist wichtig, beide Methoden zu evaluieren und diejenige mit der besten Vorhersagegenauigkeit bzw. “Accuracy” auszuwählen.

Visual Website Optimizer (VWO) – Jetzt auch in einer kostenlosen Version verfügbar

VWO ist ein bekanntes und leistungsstarkes Werkzeug für die Optimierung von Websites, das jetzt auch in einer kostenlosen Version verfügbar ist. Mit VWO können Sie A/B-Tests durchführen, um herauszufinden, welche Änderungen an Ihrer Website die besten Ergebnisse liefern. Sie können beispielsweise die Farbe oder den Call-To-Action eines Buttons ändern, den Platz eines Formulars oder auch den Inhalt von Überschrift testen und so herausfinden, welche Änderungen zu besseren Conversion Rates führen.

Neben A/B Tests bietet VWO außerdem auch eine Vielzahl von weiteren integrierten Tools, mit denen Sie die Nutzerfreundlichkeit Ihrer Website analysieren und verbessern können. Beispielsweise können Sie Heatmaps erstellen, um zu sehen, wie die Besucher mit Ihrer Website interagieren, und diese Informationen wiederum dazu verwenden, um Ihre Website zu optimieren.

Das Beste an VWO ist jedoch, dass es sehr einfach zu bedienen ist. Selbst wenn Sie keine Erfahrung im Bereich der Website-Optimierung haben, können Sie mit VWO schnell und einfach erfolgreiche Tests durchführen.

VWO nutzt den Moment der Einstellung von Googles kostenlosen A/B-Test-Tool “Google Optimize”, um sich auch mit der kostenlosen Version als Alternative am Markt zu positionieren. Im Gegensatz zu Google Optimize bietet VWO jedoch eine umfassendere Funktionalität mit einer Vielzahl weiterer integrierter Tools.

Wenn Sie also auf der Suche nach einem leistungsstarken und einfach zu bedienenden Werkzeug für die Optimierung Ihrer Website sind, dann sollten Sie Visual Website Optimizer unbedingt ausprobieren.

Google Data Studio wird zu Looker Studio

Google hat das kostenlose und beliebte Tool zur Daten-Visualisierung Data Studio in Looker Studio umbenannt. Diese Umbenennung ist Teil einer größeren Integrationsstrategie von Google, bei der Looker, das vor einiger Zeit übernommene Unternehmen für Business Intelligence und Datenanalyse, vollständig in die Google Cloud integriert wird.

Diese Umstellung bringt für die Nutzer von Data Studio einige Vorteile mit sich. Durch die Integration von Looker in die Google Cloud werden die Möglichkeiten für die Datenanalyse und -visualisierung erweitert. So werden beispielsweise auch komplexere Analysen und Berichte möglich sein. Außerdem wird die Zusammenarbeit und der Austausch von Daten innerhalb von Unternehmen vereinfacht, da Looker in die bestehende Google-Umgebung integriert wird. Dies ermöglicht es den Nutzern, Daten schneller und einfacher zu teilen und zusammenzuarbeiten.

Insgesamt ist die Umbenennung von Google Data Studio in Looker Studio ein wichtiger Schritt für die Weiterentwicklung der Google Cloud Plattform und die Erweiterung der Möglichkeiten für die Datenanalyse und -visualisierung. Nutzer können sich auf eine erweiterte Funktionalität und eine vereinfachte Zusammenarbeit freuen.

Google Optimize wird zum 30. September 2023 eingestellt

Google Optimize ist ein Tool für A/B-Testing und Conversion Rate Optimierung, das von Google entwickelt wurde. Es ermöglicht es Unternehmen, ihre Website oder ihre Landingpages auf verschiedene Arten zu testen, um die Conversion Rate zu verbessern. Mit Google Optimize können Unternehmen verschiedene Versionen ihrer Website erstellen und testen, um herauszufinden, welche am besten funktioniert. Hierbei können Seitenvarianten in vielen Fällen dynamische mit Hilfe eines Editors direkt im Browser erstellt werden, sodass kein zusätzliches Web-Development notwendig ist.

Leider wurde bekannt gegeben, dass Google Optimize zum 30. September 2023 eingestellt wird. Dies bedeutet, dass Unternehmen, die das Tool verwenden, alternative Lösungen finden müssen, um ihre Conversion Rate zu optimieren. Es bleibt abzuwarten, ob Google Optimize nur als Stand-Alone Tool einstellt und die A/B Testing Features gegebenenfalls direkt in Google Analytics 4 integriert. Sofern dies nicht der Fall ist, gibt es jedoch viele andere Tools auf dem Markt, die ähnliche Funktionen bieten, wie beispielsweise Optimizely, VWO, AB Tasty oder auch andere.

Anhand unserer sehr positiven Erfahrungen mit Conversion Rate Optimierung (CRO) und A/B Testing, sollten alle sich Unternehmen die Zeit nehmen, alternative Tools zu untersuchen und zu entscheiden, welche am besten für ihre Anforderungen geeignet ist. Auf diese Weise können sie sicherstellen, dass sie weiterhin in der Lage sind, ihre Website oder ihre Landingpages zu optimieren und ihre Conversion Rate zu steigern.

Zusammenfassend kann man sagen, dass Google Optimize ein nützliches und vor allem das beste kostenlose Tool für A/B-Testing und Conversion Rate Optimierung war. Die Einstellung von Google Optimize zum 30. September 2023 ist daher sehr schade und es bleibt spannend, wie Google selbst weiter verfährt bzw. welche anderen Tools sich am Markt etablieren werden.