Google Analytics bietet jede Menge Features. Eines davon ist besonders interessant: Datenimport. Damit können Daten aus externen Quellen in Analytics hochgeladen werden. Das Besondere: Du reduzierst deine Datensilos, indem alle Daten z.B. Offline, CRM, Social, usw. an einem Ort zusammengeführt werden. Wie das geht, was alles geht und welche weiteren Vorteile das Datenimport-Feature liefert, erfährst du hier.
Inhalt
Datenanreicherung in Google Analytics
Über das Data Upload / Data Import Feature können beliebige Daten aus externen Quellen rückwirkend in Google Analytics hochgeladen und mit den bereits erfassten Analytics-Daten kombiniert werden.
Und das ist etwas ganz besonderes: Denn generell ist es in GA so, dass einmal getrackte Daten nicht verändert werden können. Das Feature dient also der Datenanreicherung und Bereinigung deines Analytics Kontos.
Es gibt drei Arten der Datenanreicherung:
- Trefferdaten / Rückerstattungen
- Erweiteter Datenimport
- Kostdatenimport
Diese schauen wir uns jetzt im Detail an (inkl. Beispiele)…
1. Trefferdaten / Rückerstattungen
Über den Trefferdatenimport können Daten zu Rückerstattungen in GA hochgeladen werden: Das ist super spannend, wenn du Transaktions- und Umsatzdaten rückwirkend in Google Analytics bereinigen möchtest. Denn User behalten ja meist nicht alles, was sie online gekauft haben.
Werden Produkte zurückgeschickt und nicht in Analytics erfasst, fehlen dir also wesentliche Informationen zu deinen Produkten.
Mit dem Datenimport für Rückerstattungen erhälst du also ein genaueres Abbild der Realität in deinen Analytics Ecommerce Berichten: Und umso mehr relevante Daten du in Analytics erfasst, umso bessere Entscheidungen kannst du treffen.
Hinweis: Dataimports basieren auf Property-Ebene. Sie sind daher in allen Datenansicht der entsprechenden Property verfügbar.
How to: Datenimport von Rückerstattungen
Um Rückerstattungen in GA hochzuladen, muss eine Datendatei außerhalb von GA gepflegt werden, die jedes rückerstattete Produkt bzw. jede rückerstattete Transaktion nach einem vordefinierten Schema erfasst. Der Upload kann händisch oder via API erfolgen.
Hinweis: Rückerstattungen können max. für Transaktionen der letzten 6 Monate importiert werden – nicht aber für ältere Daten.
Eine Vorlage des Datenimport Schemas findest du in Google Analytics auf Property Ebene → Datenimport → Erstellen → Rückbuchungsdaten.
Screenshot: Data Import Feature in Google Analytics
Der Primärschlüssel ist standardmäßig die Transaktions-ID.
Diese ist obligatorisch und musst du bei jedem Import angeben.
Weiters kann optional die Produkt-Artikelposition (SKU) als Dimension sowie der Produktpreis, die Rückerstattete Menge und der Umsatz als Metrik angegeben werden.
Es wird empfohlen immer ALLE Daten eines Rückerstattungs-Datensatz anzugeben – sofern diese vorhanden sind. Dadurch ist eine umfangreichere Analyse möglich.
Hinweis: Beachte sowohl beim Produktpreis als auch beim Umsatz ob du Brutto- oder Nettorpeise in Analytics trackst. Diese Werte müssen richtig angegeben werden (sonst kommt es zu einem Zahlen Murks).
Nach dem speichern kannst du das Schema abrufen:
Screenshot: Data Import Feature Schema abrufen
Und herunterladen:
Screenshot: Data Import Feature Schema herunterladen
Du erhälst eine CSV Datei, die du nun mit deinen Daten befüllen kannst:
Screenshot: Data Import CSV Datei
Die erste Zeile der Tabelle muss immer die Dimensions- und Metriksnamen enthalten, die hochgeladen werden: ga:transactionId, ga:productSku, ga:productPrice, ga:quantityRefunded, ga:transactionRevenue.
In die Spalten unterhalb der Header-Zeile kannst du nun deine zu importierenden Daten einfügen.
Beispiel (mit gekürzer Headline):
| ga:transID | ga:prodSKU | ag:prodPrice | ga:prodRefunded | ga:transRev |
|---|---|---|---|---|
| 20271 | AH10108 | 139 | 1 | 974.30 |
| 20272 | AH10091 | 8.52 | 2 | 149.60 |
Du hast die Möglichkeit eine vollständige oder eine teilweise Rückerstattung durchzuführen.
Bei einer vollständigen Rückerstattung wird die ganze Transaktion gegen gerechnet: Das ist auch sehr nützlich wenn fälschlicherweise Testdaten in GA einlaufen und diese “gelöscht” werden sollen.
Achtung: Einmal überschriebene oder gelöschte Daten sind in ALLEN Views – ohne Backup – gelöscht.
Bei einer teilweisen Rückerstattung kannst du z.B. nur ein Produkt aus der Transaktion löschen, weil dieses möglicherweise beim Transport kaputt gegangen ist. Oder dein User hat eine Preis-Rückerstattung bekommen, weil ein Produkt gänzlich im Paket gefehlt hat. Oder dein User hat nachträglich einen Preiserlass erhalten, weil er ein langjähriger, treuer Kunde ist…
Hinweis: Vollständige und teilweise Rückerstattungen können nicht in derselben Datei in GA hochgeladen werden. Für jeden Rückerstattungstyp ist eine seperate CSV Datein notwendig.
Vollständige Rückerstattungen
Wenn eine vollständige Transaktion rückerstattet werden soll, muss nur die Transaktions-ID angegeben werden.
Es wird die gesamte Transaktion (einschließlich aller Produkte) entsprechend den ursprünglich angegebenen Produktmengen, Preisen und Umsätzen rückerstattet.
Beispiel (mit gekürzer Headline):
| ga:transID | ga:prodSKU | ga:prodPrice | ga:prodRefunded | ga:transRevenue |
|---|---|---|---|---|
| 20273 |
CSV Datensatz: 20273,,,,
Hinweis: Das Schema wurde standardmäßig für 5 Dimensionen / Metriken erstellt. Daher müssen die übrigen 4 Felder angegeben jedoch leer gelassen werden: Die Angabe der übrigen Felder erfolgt durch Beistriche. –> Alternativ kann ein weiteres Schema erstellt und nur die TransactionsID ausgewählt werden, dann können die Beistriche weggelassen werden.
Teil Rückerstattungen
Soll nur ein Teil einer Transaktion rückerstattet werden, müssen die Transaktions-ID, die Produkt SKU sowie die zurückerstattete Menge angegeben werden: Dabei muss sich jede SKU in einer neuen Zeile befinden.
Die rückerstatteten Transaktionsumsätze werden auf Basis des Produktpreises und der Menge automatisch ermittelt.
Beispiel (mit gekürzer Headline):
| ga:transID | ga:prodSKU | ga:prodPrice | ga:prodRefunded | ga:transRevenue |
|---|---|---|---|---|
| 20273 | AH10108 | 1 |
CSV Datensatz: 20273,AH10108,,1,
Wichtig:
- Wird die Produkt-SKU angegeben, muss auch die rückerstattete Menge angegeben werden – auch wenn es nur ein Stück gekauft wurde.
- Wird die Produkt-SKU angegeben, kann optional zusätzlich der Wert Produktpreis angegeben werden. Andernfalls nimmt GA den bereits erfassten und verarbeiteten Wert aus der Transaktion.
- Der Transaktions-Umsatz kann auch ohne SKU angegeben werden.
- Wird nur der Produktpreis angegeben, kann der ursprüngliche Produktpreis überschrieben werden.
Hinweis: Auch hier gilt: Das Schema wurde standardmäßig für 5 Dimensionen / Metriken erstellt. Daher müssen die übrigen 4 Felder angegeben jedoch leer gelassen werden: Die Angabe der übrigen Felder erfolgt durch Beistriche. –> Alternativ kann ein weiteres Schema erstellt und nur die TransactionsID ausgewählt werden, dann können die Beistriche weggelassen werden.
Beispiel (mit gekürzer Headline): Eins von zwei Produkten in Transaktion löschen
In einer Transaktion wurden zwei Produkte gekauft: Einmal Produkt AH10108 und einmal Produkt AH10091. Produkt AH10108 soll refunded werden.
| ga:transID | ga:prodSKU | ga:prodPrice | ga:prodRefunded | ga:transRevenue |
|---|---|---|---|---|
| 20271 | AH10108 | 1 |
CSV Datensatz: 20271,AH10108 ,,1,
Beispiel (mit gekürzer Headline): Preis-Rückerstattung auf Produkt
Ein Produkt in einer Transaktion war teilweise fehlerhaft. Es wurden 10 Euro für das Produkt rückerstattet.
| ga:transID | ga:prodSKU | ga:prodPrice | ga:prodRefunded | ga:transRevenue |
|---|---|---|---|---|
| 20271 | AH10108 | 10 | 1 |
CSV Datensatz: 20271,AH10108 ,10,1,
Beispiel (mit gekürzer Headline): Preis-Rückerstattung auf Transaktion
Ein langjähriger Kunde bekommt rückwirkend eine Transaktions-Gutschrift von 20 Euro. Es wurden 20 Euro auf die Transaktion rückerstattet.
| ga:transID | ga:prodSKU | ga:prodPrice | ga:prodRefunded | ga:transRevenue |
|---|---|---|---|---|
| 20271 | 20 |
CSV Datensatz: 20271,,,,20
Rückerstattungen: Data Upload
Fertig ausgefüllt, kannst du in einem nächsten Schritt deine CSV-Datei in Google Analytics hochladen: Klicke dabei auf „Uploads verwalten“ dein eben erstelltes Schemas.
Screenshot: Data Import – Uploads verwalten
Lade nun deine CSV-Datei über den Datei-Manager hoch. Direkt im Anschluss wird die Datei validiert: Sind keine Fehler vorhanden setzt GA den Status auf „Abgeschlossen“.
Screenshot: Data Import – Abgeschlossen
Dein Upload war erfolgreich und deine rückerstatteten Daten befinden sich in GA (allerdings kann das bis zu 24h dauern…).
Du findest die Daten nun in deinen Berichten…
Rückerstattungen in Berichten abrufen
Die Rückerstattungsdaten werden automatisch nach dem Hochladen in deinen Standardreports Produkt- und Verkaufsleistung angezeigt.
Diese findest du unter Conversions –> Ecommerce –> z.B. Verkaufsleistung:
Screenshot: Google Analytics Verkaufsleistungs Report
Außerdem kannst du die folgenden Metriken in einem benutzerdefinierten Bericht nutzen und deine Rückerstatten Daten im Detail analysieren: Produkterstattungsbetrag, Produkterstattungen und Rückerstattete Menge.
Screenshot: Custom Report Rückerstattungen
Die Vorlage dieses Custom Reports findest du hier.
2. Erweiterter Datenimport
Über den erweiterten Datenimport kann die Datenbasis von Google Analytics erweitert werden: In der Regel werden erweiterte Daten in benutzerdefinierten Dimensionen oder Messwerten gespeichert. Es können aber auch alle möglichen Standarddaten wie beispielsweise Quelle oder Medium überschrieben werden.
Das geniale an dem erweiterten Datenimport sind die Möglichkeiten, die sich dadurch ergeben: Du kannst Daten von Offlinesystemen, CRM, CMS, Onlineshop und anderen Datenquellen, mit den Daten von Analytics zusammenzuführen.
Damit reduzierst du Datensilos in deinem Unternehmen und führst alles an einem Ort zusammen.
Ein weiterer Vorteil ist, dass zusätzliche Kampagnen- oder Produktdaten nicht mehr über den Tracking Code an Analytics gesendet werden müssen, sondern rückwirkend in GA importiert werden können.
Das verhindert, dass neugierige Code-Schnüffler sehen, welche Daten an GA gesendet werden. Es ist also eine sicherere Tracking Variante.
Folgende Datentypen können beim erweiterten Datenimport hochgeladen werden:
- Nutzerdaten: auf Basis der UserID
- Kampagnendaten
- Geografische Daten
- Content Daten: speziell für Blogs interessant
- Produktdaten: wie Größe, Farbe, Stil, etc.
- Benutzerdefinierte Daten: jegliche andere Daten die für benutzerdefinierte Dimensionen und Messwerte zur Verfügung stehen
>> Der erweiterte Datenimport funktioniert genauso wie bei Rückerstattungen. Für weitere Infos und Details, wirf einen Blick in die Google Doku.
3. Kostdatenimport / Datenübersichtsimport
Über den Datenübersichtsimport können Kostendaten in GA hochgeladen werden: Das ist insbesondere spannend, als dass du Kosten für deine Online Marketing Kanäle wie Social und Email in Analytics hochladen kannst.
Somit kannst du den ROI und andere KPIs deiner Kanäle messen – und nicht nur jenen von Google Ads, wo Kostendaten automatisch übermittelt werden, sobald Google Ads und Analytics verknüpft sind.
Kosten-Daten können allerdings Quellen, Medien und Kampagnen nur dann zugeordnet werden, wenn diese mit UTM Tracking Parametern versehen wurden.
Es lohnt sich also ein durchdachtes Kampagnen-Management und ein nachhaltiger Einsatz der UTM-Parameter.
>> Wie du Kostendaten in GA schnell und einfach importierst ist im Beitrag von LunaMetrics wunderbar erklärt.
So managed du deinen manuellen Datenimport sinnvoll
Beim manuellen Datenimport musst du händisch eine CSV-Dateien mit deinen externen Daten in deine Google Analytics-Property hochladen: Das kannst du natürlich täglich rückwirkend für den Vortag machen- ist jedoch relativ viel Arbeit…
Hinweis: Ein CSV File darf max. 5 MB groß sein. Andernfalls musst du es in mehrere Dateien aufsplitten und einzeln hochladen.
Eine andere Möglichkeit ist, dass du z.B. am Anfang des Monats deine Daten rückwirkend für das Vormonat hoch lädst.
Damit ist der Aufwand schon mal auf einen Tag reduziert.
Allerdings kannst du Analysen auch erst im Folgemonat durchführen…
Hinweis: Vor allem für den Kostdatenimport ist es wichtig, dass du das Datum richtig angibst. Importierst du die Kostendaten vom 1.-30. September auf einmal, scheinen die gesamten Kosten am 30. September auf und nicht verteilt über da Monat. Das entspricht natürlich nicht der Realität.
Alternativ kannst du deine Daten automatisch mithilfe der Google Analytics Management API hochladen: Eine Anleitung dazu findest du in der Google Doku.
Allerdings würde ich dir empfehlen zuerst mit dem manuellen Import zu beginnen und zu prüfen ob deine Daten korrekt in Analytics einlaufen.
Wenn alles deinem gewünschten Ergebnis entspricht, macht es in einem zweiten Schritt auf jeden Fall Sinn diesen Prozess zu automatisieren.
Dazu ein anderes mal mehr… ????
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Deine Michaela
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