Ecommerce in Google Analytics 4: Alles was Marketer wissen müssen um mega Insights zu generieren36 min Lesezeit

Eines der komplexesten Dinge in Google Analytics ist das Ecommerce Setup. Das war in Universal Analytics (UA) so und das ist auch in Google Analytics 4 (GA4) so. Was du als Marketer oder Analyst wissen musst um mega Insights aus deinen Daten zu generieren, erfährst du in diesem (nicht-technischen) Beitrag.

Die konzeptionelle Sicht auf Ecommerce in GA4

Das Ecommerce Setup in Google Analytics kann sehr komplex sein, denn es wird meistens sehr technisch herangegen.

Warum?

Weil du im großen WWW vorwiegend technische Beiträge findest.

Dabei wird die konzeptionelle Sicht auf das Ecommerce Setup oft vergessen, obwohl sie aus meiner Sicht suuuper relevant ist und die Komplexität deutlich reduziert.

Ich meine, dass Wichtigste was Marketer und Analysten über das Google Analytics Ecommerce Setup wissen müssen ist:

• Welche User Interaktionen und Produktdaten gibt es in Google Analytics 4? Und im Vergleich zu UA?
• Welche Standard Reports stellt Google Analytics 4 zur Verfügung? Und wie kann man custom reporten?
• Was sind die besten technischen Quellen (zur Weitergabe an die IT)?
• Wie erfolgt der Umstieg von UA auf GA4?

Nicht mehr und nicht weniger.

Genau diese Fragen beantworte ich im Folgenden:

Ecommerce Ereignisse in Google Analytics 4

Damit du weißt was du in Google Analytics 4 alles analysieren kannst, musst du wissen welche Daten überhaupt erhoben werden können.

Wichtig: Die Ecommerce Daten sind nicht out-of-the-📦 in Google Analytics verfügbar!

Einerseits muss die Information bei dir im Onlineshop verfügbar sein. Andererseits muss du oder dein Entwickler die Daten über den Tracking Code an GA4 senden. Dazu im nächsten Kapitel mehr.

Der Klassiker ist die Transaktion, der Kauf.

Mit der Transaktion erhältst du schon mal wichtige Grunddaten in Google Analytics:

• Die Anzahl der Transaktionen in einem bestimmten Zeitraum.
• Den Umsatz – pro Transaktion, pro Produkt und auch insgesamt.
• Informationen zum gekauften Produkt wie bspw. den Namen.

ABER die Transaktion deckt nur einen kleinen Teil des gesamten Shopping Prozesses ab.

Denn ein User, der eine Transaktion durchführt geht üblicherweise zuerst auf die Produkt Detailseite. Dort liest er sich alle Produktdetails durch, schaut sich die Produktbilder und vielleicht ein Video an.

Wenn ihm das Produkt interessiert, legt er es in den Warenkorb.

Von dort aus startet er den Checkout Prozess, d.h. er gibt zuerst seine Lieferadresse, Rechnungsadresse, etc. an bis er schließlich die Transaktion durchführt.

Die Transkation ist daher nur ein kleiner Teil der Ecommerce Customer Journey:

Soweit der Idealfall, denn leider kaufen nicht alle User das was sie in den Warenkorb gelegt haben.

Viele Produkte versumpern in der Merkliste.

Noch schlimmer: Viele User löschen Produkte aus dem Warenkorb wieder heraus und brechen den Kaufvorgang somit ab. Das interessiert uns natürlich ganz besonders, denn die Conversion wurde nicht erreicht – und wir wollen wissen warum:

ABER das deckt immer noch nicht den gesamten Shopping Prozess ab: Wie kommen User den überhaupt auf die Produkt Detailseite?

Sie browsen durch den Shop, klicken sich durch Produktkategorien, reagieren auf Merchandising wie Top Seller oder Related Products oder nutzen die interne Suchfunktion. Das alles sind Produktlisten, die User auf die Produktdetailseite führen.

Auch interne Werbung wie Teaser oder Banner locken User auf Produktdetailseiten.

Um das Verhalten deiner User auf deiner Website zu verstehen, ist es also extrem wichtig zu verstehen, welche Wege sie gegangen sind:

ABER das deckt immer noch nicht den gesamten Shopping Prozess ab: Viele User retournieren ihre gekauften Produkte wieder (vor allem rund um Black Friday und Weihnachten).

Diese Daten sind äußerst relevant, da du sonst ein falsches Bild deiner finanziellen Situation in Google Analytics erhältst:

Damit sieht die Ecommerce Customer Journey schon viiiiel besser aus.

Vorne (in orange) siehst du die Wege die User gegangen sind um Produkte zu kaufen. Hinten (in grau) siehst du die Produkte, die wieder zurückgeschickt wurden.

Damit wird aber auch sichtbar, dass die Ecommerce Customer Journey seeehr komplex ist und aus wesentlich mehr als nur der Transaktion besteht.

Das weiß auch Google.

Deswegen gibt es seit Universal Analytics das Enhanced Ecommerce Feature.

Dieses wurde in Google Analytics 4 sogar erweitert.

Zusammengefasst kannst du also folgende Ecommerce Interaktionen in Google Analytics 4 erfassen:

• Refunds
• Purchases
• Checkout
• NEU in GA4: Add to Wishlist
• Add to Cart
• Remove from Cart
• NEU in GA4: Cart Views
• Product Detail Views
• Product List Views
• Product List Clicks
• Promotion Views
• Promotion Clicks

Hinweis: Im Vergleich zu Universal Analytics hat sich in Google Analytics 4 nur geändert, dass es zwei neue Interaktionen gibt:

• Cart Views und
• Add to Wishlist

Außerdem hat sich der Checkout in Google Analytics 4 geändert: Es gibt keine Schritte mehr. Stattdessen gibt GA4 folgende Schritte vor:

• Begin Checkout
• Add Shipping Info
• Add Payment Info

Jetzt Fragst du dich eventuell: Welchen Nutzen zieht man eigentlich aus all diesen Daten?

Abgesehen von den vielen genialen Analysen und Insights, ist das Wichtigste: Remarketing!

Remarketing basiert auf Daten über das Nutzerverhalten deiner User.

Umso mehr Informationen du über deine User sammelst, umso bessere und relevantere Werbung kannst du für sie ausspielen!

Und das heißt im Idealfall natürlich wieder: Mehr Transaktionen🛍️ und mehr Umsatz💰 für dich.

Produkt- und Verkaufsdaten in GA4

Seit Enhanced Ecommerce in Universal Analytics können viiiele, viiiele Produkt- und Verkaufsdaten in Google Analytics erfasst werden.

Obwohl Google in seinen Dokus sehr viel festlegt und vorgibt, kannst du sehr viel selber entscheiden und definieren.

Die Möglichkeiten in Google Analytics 4 sind sogar noch einmal erweitert worden.

Wichtig: Die Ecommerce Daten sind nicht out-of-the-📦 in Google Analytics verfügbar!

Einerseits muss die Information bei dir im Onlineshop verfügbar sein. Andererseits muss du oder dein Entwickler die Daten über den Tracking Code an GA4 senden. Dazu im nächsten Kapitel mehr.

So bekommst du in Google Analytics 4 zu jeder Interaktion folgende Produktdaten:

• Produkt Name: z.B. Frizzante
• Produkt ID: 123456789
• Produkt Preis: 7.40
• Produkt Marke: Arkadenhof Hausdorf
• Produkt Hauptkategorie: Prickelndes
• Produkt Kategorie 2: –
• Produkt Kategorie 3: –
• Produkt Kategorie 4: –
• Produkt Variante: 0.75L
• Index: 1
• Produkt Menge: 1
• Gutscheincode auf Produktebene: –

Ist das Produkt in einer Produktliste, bekommst du den Namen und die ID der Produktliste.

Hinweis: Im Vergleich zu Universal Analytics hat sich in Google Analytics 4 nur geändert, dass die mehrstufigen Produktkategorien auf vier individuelle Parameter erweitert wurde.

Tipp: Wenn du keine vier Produktkategorien in deinem Onlineshop hast, kannst du die Parameter auch für etwas anderes nutzen. Du kannst bspw. den Hersteller, die Farbe oder ähnliches speichern. Der Vorteil ist, dass die Standard-Parameter in allen Standard-Reports verfügbar sind.

Bei der Transaktion erhältst du zusätzlich Details zur Transaktion:

• Transaktions ID: z.B. 123456789
• Affiliation: Online Store
• Umsatz: 129.90
• Steuern: 12.99
• Shipping Kosten: 0
• Währung: Euro
• Gutschein Code auf Bestellebene (Coupon): –

Hinweis: Im Vergleich zu Universal Analytics hat sich in Google Analytics 4 konzeptionell nichts geändert. Die technischen Änderungen kannst du bei Simo Ahava nachlesen.

Zusätzlich kannst du folgende Infos für deine interne Werbemaßnahmen erfassen:

• Promotion ID: z.B. 123456789
• Promotion Name: XMAS Banner 1
• Creative Name: Teaser
• NEU: Creative Slot: 1
• NEU: Location ID: Hero Banner

Hinweis: Im Vergleich zu Universal Analytics hat sich in Google Analytics 4 nur geändert, dass zwei neue Parameter hinzugekommen sind:

• Creative Slot
• Location ID

Damit ist der Inhalt der Parameter deutliche spezifischer als in Universal Analytics, wo du bspw. ins „creative“ entweder Name oder ID oder einen Mix aus beidem hineinschreiben konntest.

Von all diesen Produkt-, Verkaufs- und Promotion-Daten kannst du also in Google Analytics 4 profitieren – sofern die Information bei dir im Onlineshop verfügbar ist und dein Entwickler die Daten über den Tracking Code an Google Analytics 4 sendet.

Hier die technischen Details nicht-technisch erklärt:

How to: Ecommerce Tracking in GA4

Damit deine Ecommerce Reports in Google Analytics 4 gefüllt werden, müssen zwei Dinge passieren:

Voraussetzung: Du hast einen Onlineshop UND die hier genannten Produkt-, Verkaufs- und Promotion-Daten sind in deinem Onlineshop verfügbar.

Info: Du musst nicht ALLE User-Interaktionen und Parameter verwenden. Wenn du bspw. keine internen Werbemaßnahmen hast, lässt du den Promo View und Promo Click einfach weg.

1) Ecommerce Tracking Codes in deinem Webshop implementieren (oder implementieren lassen).

Auch hier gibt es zwei Wege:

1. Native Implementierung
2. Implementierung via dataLayer

Die technische Einbau-Anleitung für die native Implementierung findest du hier im Google Developer Guide.

Die technische Einbau-Anleitung für die Implementierung via dataLayer und Nutzung des Google Tag Managers findest du hier in der GTM Doku.

Ich empfehle den zweiten Weg, da du mit dem Google Tag Manager in jeder Hinsicht viel flexibler bist:

Für welchen Weg du dich entscheidest kommt allerdings sehr stark auf deinen Shop an: WooCommerce, Prestshop, Magento, Shopify, usw. bieten häufig Google Analytics oder Google Tag Manager Plugins / Addons an.

Tipp: Hier habe ich einen sehr guten Google Analytics 4 Ecommerce Guide für WooCommerce gefunden, der das Duracell Tompi Plugin nutzt.

Wenn du keine Plugins oder Addons für deinen Shop nutzt / nutzen kannst oder einen eigens programmierten Shop hast, empfehle ich auf deinen Entwickler oder deine IT zurückzugreifen.

Der Einbau der Ecommerce Tracking Codes ist sehr, sehr technisch und erfordert Zugriff auf den Quellcode deines Webshops.

Außerdem benötigst du fundierte Programmierkenntnisse.

Empfehlung: Wenn du bisher bereits eine Universal Analytics Enhanced Ecommerce Implementierung hattest, sende deinen Technikern zusätzlich die technische Ecommerce Doku von Simo Ahava. Damit vereinfachst du deinen Tekkis das Leben garantiert, denn Simo erklärt hilfreiche Details und berücksichtigt auch Stolpersteine.

🐞Wichtig: Der Currency-Parameter ist VERPFLICHTEND – auch wenn er in der Doku nicht als „required“ genannt ist. Ohne currency-Parameter KEINE Daten in Google Analytics. #bug

2) Google Analytics 4 Ecommerce Tags im Google Tag Manager (GTM) konfigurieren (oder konfigurieren lassen).

Wenn du dich entscheidest den Google Tag Manager zu nutzen (ausgezeichnete Wahl!👏) , dann müssen in einem zweiten Schritt die GTM Tags konfiguriert werden.

Die Anleitung dazu findest du ebenfalls in der Google Tag Manager Doku und zwar direkt unter den jeweiligen Tracking Codes. Hier ein Beispiel:

Der Vorteil am Google Tag Manager ist, dass du die Tracking Tags, Trigger und Variablen sehr einfach selber erstellen kannst.

Hinweis: Mit der Vorlage aus der Google Doku kannst du auch nichts falsch machen. 👍

Über den Preview-Modus im GTM lassen sich die Tags VOR dem publishen testen und der technische Einbau somit ausgezeichnet überprüfen.

Nach dem Testing müssen die Tags gepublished werden, damit deine Ecommerce Daten in Google Analytics 4 einfließen.

Das wars auch schon. ✅🙌

Komplizierter ist der Weg, wenn du bereits ein Universal Analytics Ecommerce Setup hast und auf Google Analytics 4 umsteigen möchtest:

Umstieg: Universal Analytics -> GA4

Wenn du bereits eine Universal Ecommerce Implementierung via dataLayer hast und den Google Tag Manager nutzt, kannst du das bestehende GTM-Setup für das Setup deiner Google Analytics 4 Tags nutzen.

Die Vorgehensweise für diesen Weg habe ich wie folgt grafisch dargestellt:

Der Vorteil: 

• Schneller Umstieg.
• Geringer Aufwand, da du die bestehende Implementierung sowie die bestehenden Google Tag Manager Tags aus Universal Analytics nutzen kannst.

Der Nachteil: Es sind nicht alle Daten die Google Analytics 4 zur Verfügung stellt analysierbar. Dazu müsstest du den GA4 Tracking Code einbauen.

Hinweis: Simo Ahava hat in diesem Guide eine sehr schöne Vergleichstabelle gemacht was sich von UA auf GA4 geändert hat.

So sind bspw. in GA4 zwei Ecommerce Aktionen hinzugekommen: Add to Wishlist und View Cart. Diese biese Aktionen kannst über das GTM-Matching NICHT in GA4 analysieren. Dazu müsstest du den Tracking Code anpassen.

Dennoch: Es ist der schnellste und einfachste Weg das Ecommerce Tracking aus Universal Analytics für Google Analytics 4 zu übernehmen.

Wie funktioniert das Matching im Detail?

Lege einen neuen GA4 Tag für jede User-Interaktion an, die du tracken möchtest z.B. die Transaktion:

Gib

1. deinem Tag einen möglichst sprechenden Namen z.B: GA4 – Ecommerce – purchase.
2. deinen GA4 Config Tag an.
3. den Event Namen laut GTM Doku ein.
4. alle verfügbaren Parameter für das Event in die Parameter Liste ein.

Wichtig: Für jeden Transaktions-Parameter muss eine eigene GTM-Variable angelegt werden. Für die Items (=Produktdaten) benötigst du nur eine einzige GTM-Variable – hier erfolgt das automatische Matching.

Damit du die Daten aus deiner Universal Analytics Implementierung nutzen kannst, muss für jeden Transaktions-Parameter sowie für die Produkte eine eigene dataLayer Variable angelegt werden.

Hier am Beispiel die Produkt-Daten für den Kauf:

1. Gib der dataLayer Variable einen sprechenden Namen z.B. DLV – ecommerce.purchase.products.
2. Wähle die alte Variable aus Universal Analytics aus.

Speichern. Fertig. ✅

Wichtig: Dieses Setup musst du für ALLE Transaktions-Parameter, die es für eine User-Interaktion in GA4 gibt, vornehmen.

Am Beispiel vom Kauf sind das: items, currency, transaction_id, value, tax, shipping….

Einstieg: Google Analytics 4 -> UA

Wenn du bisher kein Ecommerce Tracking implementiert hattest oder gerade dabei bist einen neuen Webshop zu launchen, kannst du das Matching auch andersrum vornehmen. 

Die Vorgehensweise für diesen Weg habe ich wie folgt grafisch dargestellt:

Der Vorteil: Du startest gleich direkt mit Google Analytics 4 durch🚀, denn GA4 ist gekommen um zu bleiben. Im Gegensatz dazu wird Universal Analytics mit 1. Juni 2023 abgedreht. Der Umstieg vom alten zum neuen dataLayer steht also fix bevor.

Wichtig: Dennoch empfiehlt sich das Setup für BEIDE Tools vorzunehmen: Universal Analytics und Google Analytics 4.

Warum?

Weil die Ecommerce Analysen in Google Analytics 4 jetzt noch nicht voll funktionstüchtig sind. Beispielsweise fehlt der Produkt-Parameter „Variante“ gänzlich – er ist einfach nicht in GA4 verfügbar. 🙈

Der Aufwand die Daten in beide Tools zu senden ist auch nur bedingt größer, da du nur einmalig die Google Analytics 4 Ecommerce Tags auf der Website implementierst und auch für Universal Analytics nutzen kannst.

Das Setup geht super einfach:

1. Du erstellst für jede User Interaktion, die du implementierst, einen Tag im GTM und stellst unter More Settings –> Ecommerce –> Data Layer ein, dass du die Daten direkt aus dem dataLayer auslesen möchtest:

Theoretisch könnte man somit ALLE Ecommerce Events zu EINEM EINZIGEN Tag zusammenfügen, weil sich immer nur Event Name ändert – und selbst den kann man aus der Variable auslesen.

In der Praxis ist das aber keine gute Lösung, da du IMMER den Consent berücksichtigen musst.

Events die sehr früh oder mit dem Pageview geschickt werden, passieren häufig BEVOR der Consent richtig geladen wurde. Beispiel: purchase.

Deswegen verwendet man für diese Events häufig Trigger mit einer Trigger-Gruppe – eine Kombination aus dem eigentlichen Event wie bspw. purchase und dem Consent-Update Event. Nur so kannst du sicherstellen, dass das Event NACH dem Consent-Update geschickt wird:

Alle anderen Tags die erst NACH dem Consent-Update Event oder mehrfach pro Seite geschickt werden können wie bspw. add_to_cart und select_item dürfen NICHT mit einer Trigger-Gruppe gefeuert werden, da eine Trigger Gruppe immer nur exakt einmal pro Seite (= Pageview) feuert.

Daher verwendet man bei diesen Events den ganz normalen add_to_cart- oder select_item-Trigger und ZUSÄTZLICH einen Exception-Trigger, der das Event blockiert wenn es keinen Consent gibt:

🛎️Wichtig: Wie die korrekten Consent-Einstellungen im GTM vorgenommen werden, ist abhängig von der Consent Management Plattform (Cookiebot, Usercentrics, etc.) und IMMER unterschiedlich.

Lies dir dazu die jeweilige Doku deines CMP-Anbieters durch.

Für die Migration nach Universal Analytics musst du NUR in der Universal Analytics Settings-Variable angeben, dass du die GA4 Daten verwenden möchtest. Google übernimmt die Migration automatisch für dich – #awesome:

Achtung: Die Einstellung ist relativ neu (Sommer 2022) und funktioniert nicht sooooo mega gut – und GAR NICHT wenn man Trigger Gruppen verwendet (sagt Simo Ahava in diesem Beitrag).

Deswegen verwende ich bei meinen Migrationen eine Javascript-Migrationsvariable, die ich als Datenquelle in der Universal Settings-Variable angebe:

Das Matching funktioniert dabei ähnlich wie von UA nach GA4, siehe weiter oben.

So. Jetzt wo du das ganze Ecommerce Konzept aus Google Analytics 4 kennst, kannst du mit dich entspannt in die Analysen stürzen:

NEU: Standardreports in GA4

Die gute Nachricht: Es gibt Ecommerce Standard Reports in Google Analytics 4.

Hinweis: Das ist gar nicht sooooo selbstverständlich, denn der Vorgänger von Google Analytics 4 (die App+Web Property) hatte keinen einzigen Standard-Report. Das hat die Webanalyse-Welt erschüttert, denn die Ecommerce Reports in Universal Analytics waren richtig, richtig gut.

Mit dem Launch von Google Analytics 4 hat Google aber wieder einige Standardreports zur Verfügung gestellt.

Mittlerweile (Stand: Sommer 2022) sind auch wieder fast alle Reports verfügbar, die du aus Universal gewöhnt warst. Aber eben nur fast – bisschen was fehlt immer noch…

Du findest die neuen Ecommerce Standardreports in Google Analytics 4 unter Lebenszyklus –> Monetarisierung (Monetization):

Im Standard gibt es hier 4 Reports:

• Overview
• Ecommerce purchases
• In-app purchases (App data only)
• Publisher ads (Publisher only)

Keine Sorge, dass sind nicht alle Berichte!

Wichtig: Viele Detail-Reports sind in Google Analytics 4 NUR noch über den Übersichts-Report aufrufbar und befinden sich NICHT link im Berichtsmenü. Das macht das Menü schlanker und übersichtlicher. Allerdings übersieht man die Detailreports dadurch gerne.

Wenn du also den Overview-Report aufrufst, gelangst du von hier in die Detail-Reports:

• Produkt Report
• Produktlisten Report
• Promotion Report
• Bestellgutschein Report

Starten wir aber vom Anfang:

Ecommerce Übersichts Report

Der Ecommerce Übersichts Report in Google Analytics 4 ist eigentlich dein Ecommerce Dashboard.

Hier werden dir alle wichtigen Onlineshop Daten übersichtlich angezeigt:

Du siehst deinen Umsatz sowie die Anzahl der Verkäufe im gewünschten Zeitraum inkl. Zeitverlauf (Liniendiagramm):

Du siehst den durchschnittlichen Warenkorb pro User bzw. wieviele Euros deine User im Durchschnitt ausgeben sowie deine Top Seller und Produktlisten:

Info: Wenn du eine andere Währung angezeigt bekommen möchtest, kannst du diese im Admin Interface –> Property Ebene –> Property Settings ändern.

Hier siehst du auch sehr schön: Du bekommst nur Daten in Google Analytics, wenn der Ecommerce Tracking Code RICHTIG auf der Website implementiert ist. Bei den Produktlisten ist das in meinem Fall leider nicht der Fall, deswegen ist die Reporting-Karte leer. 😒

Hinweis: Produktlisten waren in Universal Analytics eine Herausforderung und sind auch in Google Analytics 4 eine Herausforderung. Details dazu hier in einem älteren UA Blogartikel, der jedoch auch noch für GA4 gilt. Die Produktlisten haben sich nämlich nicht geändert! >> Produktlisten Attribution in Enhanced Ecommerce. 

Zuletzt siehst du in der Ecommerce Übersicht auch die Werbe-Details: Welche Promotion hat am besten funktioniert und wieviel Umsatz haben dir deine Gutscheine eingebracht.

Wenn du eine App hast und kostenpflichtige Dienste anbietest, siehst du hier auch deine In-App Purchases.

Publisher erhalten hier außerdem die Umsätze durch ihre Ads:

Nachteil: Leider können die Reporting-Karten nicht angepasst werden. Ich bin zwar Publisher, verwende aber nicht den Ads Manager aus der Google Marketing Plattform. Ich habe auch keine App und somit keine In-App Verkäufe. Deswegen interessiert mich die letzten beiden Karten nicht. Trotzdem werden sie standardmäßig angezeigt. Leider. 🙁

Bei manchen Reporting-Karten siehst du einen weiterführenden Link z.B. bei den Ecommerce Purchases by item name:

Klick auf diesen Link und du gelangst in den Produkt Detailreport

Ecommerce Käufe: Artikelname Detailreport

Die Detail-Reports in Google Analytics 4 sind immer gleich aufgebaut: Sie bestehen aus einem Liniendiagramm und einem Scatter Plot (Streudiagramm).

Darunter befinden sich die Details, wie aus Universal Analytics gewohnt, in einer Tabelle:

Genial sind die Streudiagramme in Google Analytics 4, denn damit lassen Abhängigkeitsstrukturen wie Cluster und Ausreißer sehr schön erkennen. Hier im Produktdetail Report sind auf der Y-Achse des Scatter Plots die Produktdetail-Views (also Aufrufe der Produktdetailseite) dargestellt und auf der X-Achse die Produkt-Verkäufe.

Die Detailseite des Blauen Zweigelts 2016 wurde bspw. 15x aufgerufen und es gab 4 Verkäufe. Die Detailseite des Roten Veltliner 2019 wurde 11x aufgerufen und es gab 5 Verkäufe.

Darauf lässt schließen, dass je mehr Detailseiten Aufrufe, desto häufiger werden die Produkte auch gekauft.

Gibt es Ausreißer? Derzeit nicht.

Gibt es Cluster? Derzeit auch nicht.

Deswegen ein Blick in die Tabelle: Die primäre Dimension in der Tabelle ist der Produktname. Du kannst die primäre Dimension jedoch auf viele der in GA4 verfügbaren Produkt-Parameter ändern:

Zusätzlich kannst du dir eine sekundäre Dimension in die Tabelle dazu holen:

Damit stehen dir schon mal sehr viele Analyse-Möglichkeiten zur Verfügung. 🤓

Hinweis: Der große Vorteil an Google Analytics 4 (im Vergleich zu Universal Analytics) ist, dass du so gut wie ALLE Dimensionen und Metriken kombinieren kannst. Du musst (fast) nicht auf den Scope der Dimensionen und Metriken achten, da ALLE Daten Event-basiert sind.

Die Metriken in der Tabelle unterscheiden sich maßgeblich vom Product Performance Report aus Universal Analytics. In Universal Analytics gab es die Verkaufs-Daten im Summary-Report. Die Shopping Behavior Daten konnte man über den kleinen unscheinbaren Reiter einsehen:

In Google Analytics 4 gib es die kleinen unscheinbaren Tabs in den Reports nicht mehr und die Metriken sind eine Kombination aus Verkaufs-Daten und Shopping Behavior:

Die ersten drei Metriken sind Daten zum Shopping Verhalten: Du siehst zuerst wie oft die Detailseite zu einem Produkt geöffnet wurde (Item views): Der Blaue Zweigelt 2016 bspw. 15 Mal.

Direkt danach siehst du wie oft das Produkt in den Warenkorb gelegt wurde (Add-to-carts) – vorausgesetzt die Implementierung ist korrekt.

Im Anschluss folgt die Cart-to-View Rate, die wir auch schon aus Universal Analytics kennen: Die Cart-to-View Rate (CtVR) zeigt das Verhältnis von Detailseitenaufrufen zu Add-to-Carts. Sprich: Wie viele User auf der Detailseite waren und ein Produkt in den Warenkorb gelegt haben.

Danach folgen zwei Verkaufs-Metriken: Die Anzahl der verkauften Produkte (Ecommerce Purchase) und die Purchase-to-View Rate.

Die Purchase-to-View Rate (BtVR) zeigt, wie viele User, die auf der Detailseite waren, das Produkt auch gekauft haben.

Das tolle an der CtVR und der BtVR ist, dass sie auf einen Blick zeigen

• wie gut deine Produkte insgesamt performen.
• wie gut die einzelnen Produkte untereinander performen und konvertieren.

Zuletzt gibt es noch zwei weitere Produkt-Metriken: Die Menge an verkauften Produkten (Item Purchase Quantity) und der daraus resultierende Produkt-Umsatz (Item revenue).

Insgesamt bekommst du also ein sehr genaues Bild über die Performance deiner

• Produkte,
• Produktkategorien und
• Produkt Marken.

Für mehr Informationen über deine Produktlisten, rufe den Produklisten Report auf:

Artikellisten Detailreport

Über den Ecommerce Übersichts-Report gelangst du in den Produktlisten Detail-Report. Gehe dazu in die entsprechende Reporting-Karte und klicke auf View item lists:

Der Produktlisten Detailreport ist aufgebaut wie jeder Detailreport in GA4. Er bestehen aus einem Liniendiagramm und einem Streudiagramm. Darunter befinden sich die Details in einer Tabelle:

Wichtig ist, dass die Produktliste in allen Ecommerce Tracking Codes RICHTIG übergeben wird, andernfalls erhältst du einen leeren Report (so wie ich).

Hinweis: Produktlisten waren in Universal Analytics eine Herausforderung und sind auch in Google Analytics 4 eine Herausforderung. Details dazu hier in einem älteren UA Blogartikel, der jedoch auch noch für GA4 gilt. Die Produktlisten haben sich nämlich nicht geändert! >> Produktlisten Attribution in Enhanced Ecommerce.

Nichtdestotrotz die Details:

Du kannst die primäre Dimension anpassen:

• Item list name (Listenname)
• Item list ID (Listennnummer)

Hinweis: In Universal Analytics gab es nur den Listenname. In Google Analytics 4 ist die List ID neu hinzugekommen.

Als sekundäre Dimension stehen dir wieder alle verfügbaren Dimensionen aus GA4 zur Verfügung. Du kannst also jede Menge Details analysieren und sehr tief in die Analyse einsteigen.

Die Metriken unterscheiden sich vom Product List Performance Report aus Universal Analytics nicht:

Im Vergleich dazu, die Tabelle aus Google Analytics 4:

Internal Promotion Detailreport

Über den Ecommerce Übersichts-Report gelangst du in den Internal Promotion Detail-Report. Gehe dazu in die entsprechende Reporting-Karte und klicke auf Werbeaktionen ansehen:

Der Rest ist bekannt aus den anderen Detailreports: Es gibt ein Liniendiagramm und einem Scatter Plot (Streudiagramm). Darunter befinden sich die Details in einer Tabelle.

Als primäre Dimension stehen dir folgende Parameter zur Verfügung:

• Default: Name der Artikelwerbung (Promotion Name)
• Artikelwerbeangebots-ID (Promotion ID)
• Creative-Name für Artikelwerbung (Creative Name)

Bestellgutschein Detailreport

Über den Ecommerce Übersichts-Report gelangst du in den Bestellgutschein Detail-Report. Gehe dazu in die entsprechende Reporting-Karte und klicke auf Bestellgutscheine ansehen:

Der Rest ist bekannt aus den anderen Detailreports: Es gibt ein Liniendiagramm und einem Scatter Plot (Streudiagramm). Darunter befinden sich die Details in einer Tabelle.

Als primäre Dimension stehen dir folgende Parameter zur Verfügung:

• Default: Bestellgutschein
• Transaktions-ID

NEU🤩: Ecommerce Custom Reports in Google Analytics 4

Die Standardreports in Google Analytics 4 sind… eh schön. Es sind zwar derzeit noch nicht viele aber die, die da sind, sind übersichtlich, aufschlussreich und informativ.

ABER wenn du aus der Universal Analytics Ecke kommst, fehlen dir zwei wesentliche Reports:

• Kaufverhalten Funnel
• Checkout Funnel

Die Ecommerce Funnel waren in Universal Analytics die meist genutzten Standardreports überhaupt. Wo sind sie also in Google Analytics 4 geblieben?

Die schlechte Nachricht: Es gibt sie nicht mehr!

Die gute Nachricht: Du kannst sie dir ganz einfach selber nachbauen!

In Google Analytics 4 gibt es unter Explore –> Analysis den Bereich, in dem du dir selber Reports zusammenbasteln kannst. Der Analysis Hub ist sozusagen dein Custom Reports Speicher:

Hier kannst du dir nicht nur deine Funnel nachbauen sondern noch viel mehr geniale Dinge tun. Alle Details: 👇

Trichteranalyse: Kaufverhalten Funnel

In Universal Analytics gibt es unter Conversions –> Ecommerce –> Shopping Behavior den Kaufverhalten Funnel:

Das Schöne an dieser Darstellung ist die visuelle Aufbereitung: Du siehst auf einen Blick wie sich deine User im Kaufprozess verhalten und wie viele User die jeweiligen Schritte durchlaufen haben.

Noch wichtiger: Du siehst auf einen Blick wie erfolgreich einzelne Steps abgeschlossen werden und wo die meisten Absprünge passieren. Daraus resultierend kannst du sofort Optimierungsmaßnahmen abzuleiten.

Genau den selben Funnel kannst du in Google Analytics 4 über die Trichtervisualisierung nachstellen:

Dabei profitierst du in Google Analytics 4 von den selben Vorteilen wie aus Universal Analytics: Mit einem simplen (rechts) Klick auf einen abgeschlossenen Step (blauer Balken) kannst du ein neues Segment erstellen, dass du für Detailanalysen in allen Standard- und Custom Reports verwenden kannst.

Mega Tipp: Aus den einzelnen Steps kannst du auch direkt Audiences (Zielgruppen) erstellen und für Remarketing in Google Ads oder Display&Video360 nutzen.

Mit dem selben simplen (rechts) Klick auf einen abgeschlossenen Step (blauer Balken) und der Auswahl „View User“ kannst du die User aus dem jeweiligen Step im User Explorer im Detail analysieren:

In den Tab Settings links neben dem Funnel kannst du sogar noch weitere Einstellungen vornehmen. Bspw ob es sich bei dem Funnel um einen offenen oder geschlossenen Prozess handelt:

• Offen: User müssen nicht jeden Funnel Step durchlaufen. Bspw: User durchlaufen nur die ersten beiden Steps und sind dann abgesprungen. Diese User werden ebenfalls in die Analyse eingeschlossen.
• Geschlossen: User müssen den Funnel vom ersten bis zum letzten Schritt durchlaufen, damit sie in die Analyse eingeschlossen werden.

NEU in Google Analytics 4 sind die Trended Funnel, damit siehst du wie sich die Funnel Steps im Zeitverlauf verändern:

Du siehst auch sofort ob es ein Problem in einem Step gibt oder ob es in einem Step unverhältnismäßig viele oder wenige User im Vergleich zum vorherigen Step gibt.

Hinweis: Trended Funnel sind einfach eine unglaublich gute Darstellung um das Kaufverhalten der User noch besser zu verstehen und um Probleme schneller und leichter zu identifizieren. Ich finde, es ist das Geilste was GA4 bietet! 🧡🧡🧡

Ebenfalls NEU in Google Analytics 4 ist die Möglichkeit die Durchlaufzeit der einzelnen Funnel Steps anzusehen:

In meinem Fall vergehen vom Aufruf der Detailseite bis zum Add-to-Cart im Durchschnitt 1 Tag und 7 Stunden. Vom Add-to-Cart bis zum Begin des Checkout Prozesses sind es immerhin nur noch 24 Stunden. Das gute: Wenn User den Checkout begonnen haben sind sie in 2 Minuten durch.

Das heißt: Der Checkout Prozess ist nicht das Problem! In meinem Fall liegt das größte Optimierungspotential an der Überzeugungskraft, dass unser Produkt ein gutes ist.

Was für ein mega Insight! 🧡🧡🧡 Wenn du gerade meine Begeisterung sehen könntest. 🙃🙃🙃

Um weitere Insights zu generieren, kannst du auch hier wieder super tief segmentieren:

GA4 stellt dir dazu jede Menge Segmente standardmäßig zur Verfügung. Du kannst aber auch deine eigenen Segmente erstellen.

Mit Drag&Drop kannst du die Segmente dem Funnel anwenden und so nochmals tiefer in die Analyse einsteigen. 🙃

Wie du den Kaufverhalten Funnel in Google Analytics 4 nachbaust, zeige ich dir in diesem ANALYTICS Schnack Video:

Trichteranalyse: Checkout Funnel

In Universal Analytics gibt es unter Conversions –> Ecommerce –> Checkout Behavior den Checkout Funnel:

Genau wie den Kaufverhalten Funnel kannst du auch den Bezahlvorgang Funnel in Google Analytics 4 über die Trichtervisualisierung nachstellen:

Wie du den Bezahlvorgang Funnel in Google Analytics 4 nachbaust, zeige ich dir in diesem ANALYTICS Schnack Video:

Pfadanalysen: Welche Wege gehen User bevor sie kaufen?

Die Trichteranalysen sind großartig um Prozesse und typische Pfade auf der Website darzustellen.

ABER: Um das Verhalten deiner User auf deiner Website zu verstehen, ist es extrem wichtig zu verstehen, welche Wege sie gegangen sind.

Kein User dieser Welt kommt auf die Website, legt ein Produkt in den Warenkorb, durchläuft den Checkout und kauft. Zumindest kein neuer User. Bestandskunden vielleicht schon…

Neue User springen üblicherweise kreuz und quer durch die Website, besuchen eine Detailseite vielleicht 10x, legen ein Produkt in den Warenkorb und löschen es wieder, legen es wieder rein und kaufen dann. Diese Wege sind sehr komplex und sehr individuell und gerade deswegen extrem spannend.

In Google Analytics 4 können diese Wege aber ganz einfachnachgestellt werden – mit Reverse-Pfadanalysen: 🤩

Gehe dazu in Google Analytics 4 auf Erkunden –> Analyse –> Übersicht und starte eine neue, leere Analyse:

Wähle als Verfahren „Pfadanalyse“ aus und klicke rechts oben auf „Neu starten“:

Wähle nun „Endpunkt“ als Analysestart aus. Du wirst aufgefordert ein Event – das Endpunkt-Event – oder einen Seitentitel auszuwählen:

Als Endpunkt eignen sich insbesondere deine Ecommerce Conversions:

• Kauf
• Add-to-Cart
• etc

Du kannst aber auch alle anderen Ecommerce Events auswählen wenn du analysieren möchtest, wie deine User z.B. auf die Produktdetailseiten gekommen sind oder wie sich Warenkorb-Abbrecher verhalten (Remove from Carts).

Wenn du deinen Endpunkt ausgewählt hast, sieht die Pfadanalyse vorerst unspektakulär aus:

Klicke nun einfach auf den zweiten blauen Balken damit der Pfad erweitert wird und weitere Events geladen werden – und dann wieder auf den blauen Balken um weitere Events zu laden usw.:

Nun nimmt dein Pfad schon richtig Form an. 🤩

Wenn du auf den kleinen Stift neben einem Schritt klickst, kannst du die Knoten für den Schritt auswählen:

Du kannst hier alle Knoten auswählen oder bspw. bei jedem Schritt das Scroll-Event weg geben, weil die Information in dem Fall nicht spannend ist.

Nutze auch die Analyse-Möglichkeiten, die uns GA4 zur Verfügung stellt um noch tiefer in die Analyse einzutauchen. Diese findest du rechts in den Einstellungen für den Tab.

Wähle bspw. die Aufschlüsselung:

Ich habe bspw. das Land gewählt und bekomme nun unter dem Pfad die verschiedenen Länder aufgelistet. Mit einem klick auf z.B. Deutschland, siehst du den Pfad nur für die deutschen User. Mit klick auf Austria, werden dir im Pfad nur die Österreichischen User angezeigt.

Andere Möglichkeiten sind:

• Segmente
• Filter

Die neuen Pfadanalysen in Google Analytics 4 sind wirklich mächtig. Du kannst Pfade vorwärts und rückwärts analysieren und mit den Einstellungsmöglichkeiten deine Daten richtig schön auseinandernehmen um an die Insights zu gelangen. Einfach mega! 🥳

Weitere Custom Reports

In Google Analytics 4 kannst dich richtig an deinen Ecommerce Daten so richtig austoben. Es gibt noch viele weitere Möglichkeiten Custom Reports zu erstellen.

Eine generelle Übersicht aller Reports die im Analytics Hub verfügbar sind, findest du hier im ultimativen Einsteiger- und Durchstarter Guide: Explore / Erkunden.

Key Takeaways

Das Ecommerce Setup in Google Analytics kann sehr komplex sein – muss es aber nicht, wenn zwischen Marketing und Technik unterschieden wird.

Während sich Tekkis vor allem an die sehr komplexen Codes stürzen, ist für Marketer die konzeptionelle Sicht auf Ecommerce wichtig:

• Welche Daten in Google Analytics verfügbar sind.
• Welche Reports in GA verfügbar sind. 
• Wie mega Insights generiert werden können.

Genau diese Fragen beantworte ich in diesem Blogartikel.

Hinweis: Dieser Blogartikel ist kein technischer Guide, denn da kann man Simo Ahavas Ecommerce Blogartikel fast nicht toppen! Trotzdem gehe ich hier auf das Ecommerce Tracking ein – konzeptionell gesehen. 

Ebenfalls wichtig ist der Umstieg von Universal Analytics auf Google Analytics 4 – egal ob für Tekki oder Marketer. Wie man hier am besten vorgeht, erfährst du hier.

Insgesamt ist das neue Ecommerce in Google Analytics 4 suuuper genial: Die neuen Standardreports sind optisch viel schöner als in Universal Analytics und die neuen Custom Reports haben es mehr als in sich. Alleine deswegen lohnt sich der Umstieg auf GA4 jetzt schon!

Aber überzeug dich einfach selbst:

👉Jetzt liegt es an dir

Starte gleich los und generiere die besten Insights aller Zeiten.

Und wenn du eine Frage hast: Schreibe sie einfach in die Kommentare.

Ich helfe, wo ich kann.

Happy Analyzing,

Deine Michaela