Wie man ein Google Analytics-Datenmodell aufbaut, um Klarheit über den ROI einer Firma zu erhalten

Die Attribution ist für viele SaaS-Unternehmen ein undurchsichtiges Thema – wie man die Interaktionen eines Benutzers mit Ihrem Service über mehrere Browser, Geräte, Anwendungen, Kanäle und andere Berührungspunkte verfolgt. Für B2B-SaaS-Unternehmen gibt es die zusätzliche Komplikation, dass mehrere Personen innerhalb eines Unternehmens in den Entscheidungsfindungsprozess involviert sein können.

Als B2B-Service ist es jedoch genau diese Unternehmenssicht, die Sie benötigen, um ein wahres Bild Ihres ROI zu erhalten. Welche Kosten sind Ihnen für das Umstellungsereignis/den Umsatz, den Sie von diesem einen Unternehmen/dieser einen Einkaufseinheit erhalten haben, entstanden?

Glücklicherweise kann Google Analytics helfen. Mithilfe des Features User-ID und benutzerdefinierte Dimensionen können Sie einzigartige IDs erstellen, die alle Informationen über eine Person und ein Unternehmen zusammenfassen und diese bis zu ihren Interaktionen mit Ihren Kampagnen zurückverfolgen. Sie können dann die Kosten dieser Kampagnen mit Ihrer Conversion von diesem Unternehmen in Verbindung bringen.

Standard-Tracking von B2B-Marketing ergibt ein verwirrendes Bild

Wenn sich eine Customer Journey über verschiedene Geräte erstreckt, werden sie mit einer Standard-Google-Analyse-Einrichtung als unterschiedliche Nutzer verfolgt, selbst wenn der Nutzer im selben Konto angemeldet ist: „Beispielsweise wird eine Suche auf einem Telefon an einem Tag, ein Kauf auf einem Laptop drei Tage später und eine Anfrage an den Kundendienst auf einem Tablet einen Monat später in einer Standard-Analytics-Implementierung als drei eindeutige Nutzer gezählt, selbst wenn alle diese Aktionen stattfanden, während ein Nutzer in einem Konto angemeldet war.“- Analytics-Hilfe

Eine solche Überzählung vermittelt ein verzerrtes Bild Ihrer Interaktionen mit einzelnen Nutzern. Multiplizieren Sie das mit den vielen Einzelpersonen, die möglicherweise an der Customer Journey eines Unternehmens beteiligt sind, und Sie haben ein sehr unzuverlässiges Bild Ihres tatsächlichen ROI für ein konvertiertes Unternehmen.

Die Lösung: Einzelpersonen verfolgen, die nicht klicken

Wie immer ist Ihre Fähigkeit, sich ein vollständiges Bild davon zu machen, woher ein Unternehmen kommt, nur so zuverlässig wie das von Ihnen eingerichtete Tracking und die Ihnen zur Verfügung stehenden Informationen. Mit Google Analytics können Sie jedoch IDs erstellen, die mehrere Berührungen aus verschiedenen Quellen zusammenfassen und denen Sie Werte zuweisen können, die sie als dieselbe Person identifizieren. Bei guter Einrichtung ergibt sich daraus eine Ansicht einer umfassenden Vorstellung davon, was Sie ausgegeben und von einem Nutzer und von einem Unternehmen erhalten haben.

Schritt 1. Benutzer-ID in Google Analytics implementieren

Das User-ID-Feature in GA ermöglicht es Ihnen, mehrere Geräte mit einem Nutzer zu verknüpfen und somit eine genauere Nutzeranzahl in Ihrem Reporting zu erhalten. Es ist der erste Schritt auf dem Weg zur Rationalisierung Ihrer Sitzungsdaten in einzelne Nutzer und Unternehmen.

Um das User-ID-Feature zu implementieren, müssen Sie in der Lage sein, Ihre eigenen eindeutigen IDs durch Ihr eigenes Anmeldungs-/Authentifizierungssystem zu generieren. Dann müssen Sie diese IDs immer dann einfügen, wenn Sie Daten an Analytics senden. Analytics kann die Aktivitäten dieser IDs über verschiedene Sitzungen und Touchpoints sowie über Daten in einigen anderen Tools der Google-Suite tracken (Integrationen mit Google Ads und Search Ads 360 möglich).

GA kann sogar die Aktivitäten von User-IDs vor der Implementierung zurückverfolgen, indem ein Feature namens Session Unification verwendet wird.

Schritt 2. Zuweisen von Benutzer-IDs zu Unternehmen

Sobald Sie User-IDs erfolgreich implementiert haben, ist der nächste Teil relativ einfach. Mit dem Custom Dimensions Feature können Sie Unternehmen individuelle User-IDs zuweisen und eine Ansicht der Aktivität, die Sie im GA tracken, auf Unternehmensebene erhalten.

Fügen Sie also Ihre neu erstellte Custom Dimension zu Ihrem Report im GA hinzu und tracken Sie alle Sitzungen, die von einer Firma kamen, in einer Zeile.

Nutzung von benutzerdefinierten Dimensionen, um mehr Informationen zu erhalten

Sobald Sie über eine gemeinsame User-ID in Ihren Systemen und Google Analytics verfügen, können Sie den Prozess weiterführen und zusätzliche Informationen über Nutzer in den GA einbeziehen. So können Sie beispielsweise Informationen über Alter und Geschlecht eines Nutzers aus Ihrem CRM-System abrufen oder eine Anmeldung in Ihrem System in GA tracken.

All dies ist mit dem Custom Dimensions Feature möglich, mit dem Sie Ihre eigenen Dimensionen spezifizieren können. Es sind bis zu 20 Indizes im Custom Dimensions Feature mit einem kostenlosen Konto verfügbar und bis zu 200 Indizes in 360 verfügbar.

Schritt 3. Verknüpfung von Kostendaten mit Unternehmen

Der nächste Schritt besteht darin, Kostendaten einzubringen, um zu dem zu gelangen, was Sie wirklich wollen: eine unternehmensweite Sicht auf Ihren ROI. Dieser Teil wird durch die Tatsache erschwert, dass Sie in der GA Kosten nicht bestimmten Sitzungen (und damit direkt den User IDs oder Unternehmen) zuordnen können.

Was wir tracken können, sobald wir User IDs eingerichtet haben, sind die Interaktionen von Nutzern eines Unternehmens mit unseren Kampagnen. Wenn wir uns dann den Tag/die Tage vor der Anmeldung eines Unternehmens ansehen, können wir die durchschnittlichen Kosten pro Anmeldung der Kampagnen zuordnen, mit denen das Unternehmen in diesem Zeitraum interagiert hat. Also…..

Sie kennen den Tag der Anmeldung eines Nutzers. In unserem Beispiel steht jede Zeile für die Anmeldung eines anderen Nutzers (Benutzer-ID 1,2,3) desselben Unternehmens (Firmen-ID CA-553 387). Wir wissen genau, von welchen Kampagnen/Kanälen diese Anmeldungen kamen. (dank der UTM-Tracking Parameter)

Wir kennen auch die genauen Kosten dieser Kampagnen/Kanäle für jeden Tag, an dem sie laufen, und wir kennen die Anzahl der Anmeldungen. So können wir die Kosten pro Anmeldung für jeden Tag für jede Kampagne/jeden Kanal berechnen.

Ein Beispiel: Am 11.4. gaben wir 250 € für Facebook aus und generierten 20 Anmeldungen mit einem durchschnittlichen CPS von 12,50 € (Cost per sign up = Kosten pro Anmeldung). Nur 1 Anmeldung ist mit der genannten Firmen-ID verbunden. Die anderen 19 Anmeldungen stammen von verschiedenen Nutzern und Unternehmen.

Sie können die Kosten pro Anmeldung für jede der Kampagnen, mit denen Nutzer dieses Unternehmens im Überwachungszeitraum (wie von Ihnen definiert) interagiert haben, addieren und so die Gesamtkosten pro Anmeldung für dieses Unternehmen ermitteln.

Schritt 4: Genießen Sie einen unternehmensweiten Blick auf Ihren ROI und optimieren Sie!

Wenn all diese GA-Features eingerichtet haben, können Sie die Übersicht genießen, die Sie wirklich brauchen, um den Erfolg Ihrer B2B-Marketingaktivitäten zu bewerten: ROI auf Unternehmensebene, der die Kosten aller Touchpoints vergleicht, die Sie effektiv bis zur finalen Conversion oder der Bestellung des Unternehmens tracken können. Von hier aus erschließt sich Ihnen das Optimierungspotenzial. Über welche Kanäle erreichen Sie Ihre leistungsfähigsten Unternehmen? Welche Nutzer treffen diese Entscheidungen? Wo können Sie Einsparungen vornehmen und dennoch Ergebnisse erzielen?

Ihr Blickwinkel wird erweitert, von der reinen Betrachtung der Kanäle und Kampagnen, die Sie durchführen, hin zu einer abgerundeten Analyse darüber, wie Sie mit Ihren Zielunternehmen interagieren.