Ecommerce: Related Products in Google Analytics8 min Lesezeit

Michaela Linhart 4 Comments

Welche Produkte werden besonders oft gemeinsam gekauft? Und steckt ein Grund dahinter? Diese Fragen beantwortet das “Related Products” Feature in Google Analytics Ecommerce. Was kann dieses Feature? Wie funktioniert es? Und welche Insights können damit generiert werden? Das und mehr erfährst Du in meinem 1. Blogbeitrag.

UPDATE: Das Related Products Feature wurde mit 2. Juni 2017 eingestellt (siehe API Release Notes) und wird nach Ablauf von 6 Monaten aus der API entfernt. Abfragen laufen in einen 400 Bad Request Error.

ALTERNATIVE: Ermittle deine Top Warenkörbe, Bestseller und Related Products via meinen „Top Carts & Related Products“ Spreadsheet Plugin (derzeit BETA). 

Was sind Related Products in GA?

In Google Analytics sind “Related Products” (auf Deutsch: ähnliche Produkte) Produkte, die gemeinsam in einer Transaktion gekauft wurden und in irgendeiner Form eine Beziehung zueinander haben.

Die deutsche Übersetzung finde ich in diesem Fall unpassend. Zum Vergleich: Ein Wein und eine Marmelade sind nicht „ähnlich”. Beide Produkte können jedoch positiv miteinander in Beziehung stehen, weil sie in einem Online Shop besonders oft gemeinsam gekauft wurden.

Die Beziehung zwischen den Produkten spielt bei Related-Products eine wesentliche Rolle: Sie zeigt, ob Produkte gezielt gemeinsam gekauft wurden (starke Beziehung) oder doch nur zufällig (schwache Beziehung).

Wie werden Related Products ermittelt?

Um diese besondere Beziehung zu ermitteln, berechnet Google Analytics den Korrelationskoeffizient: Eine statistische Kennzahl, welche die Abhängigkeit zweier Produkte zueinander misst.

Der Korrelationskoeffizient kann einen Wert zwischen 1 und -1 annehmen:

  • Positive Beziehung: Ein Wert nahe 1 bedeutet, dass die Beziehung zwischen den Produkten positiv ist. Sie wurden also ganz bewusst zusammen gekauft.
  • Negative Beziehung: Ein Wert nahe -1 bedeutet eine negative Produkt-Beziehung. Das sollte eigentlich nicht vorkommen…
  • Keine Beziehung: Und ein Wert nahe 0 bedeutet, dass überhaupt kein Zusammenhang besteht – die Produkte also nur zufällig zusammen gekauft wurden.

How to: Related Products Setup 

Voraussetzung, damit Google Analytics für jedes Produkt automatisch eine Liste mit “ähnlichen Produkten” erstellt, sind folgende 3 Mini-Punkte:

  1. Das Feature muss in Google Analytics aktiviert werden.  Dies passiert auf Datenansichtsebene unter Verwaltung → Datenansicht → Ecommerce Einstellungen → Ecommerce aktivieren → Ecommerce & Berichte für ähnliche Produkte aktivieren.
Related Products in Google Analytics aktivieren

Bild: Related Products Feature in Google Analytics aktivieren

  1. Der Ecommerce Transaktions-Code muss im Webshop implementiert werden. Egal ob Classic Ecommerce oder Enhanced Ecommerce. Egal ob nativ eingebaut oder über den Google Tag Manager.
Google Analytics Transaktions Tracking Code

Bild: Google Analytics Transaktions Tracking Code

  1. Transaktions-Daten müssen für mindestens 30 Tage gesammelt werden. Werden bereits Transaktions-Daten in Google Analytics gesammelt, sind Related-Product Daten sogar retroaktiv verfügbar! Du kannst also sofort mit der Analyse beginnen. 🙂

Related Product Daten & Analysen

Im Anschluss können Related-Product-Daten abgerufen werden: Jedoch leider nicht über die Google Analytics Benutzeroberfläche sondern nur über die Google Analytics Core Reporting API.

Dafür  kann u.a. der Google Analytics Query Explorer oder das Google Analytics Spreadsheet Add-On für den Chrome Webbrowser genutzt werden:

Der Query Explorer ist hervorragend für Testzwecke geeignet.

Wenn wirklich mit den Daten gearbeitet werden soll, ist das Spreadsheet Add-On die bessere WahlUnd weil wir das natürlich wollen, basiert der weitere Beitrag auf Abfragen mit dem Google Spreadsheet Add-On. 😉  

Abgefragt werden können folgende Dimensionen und Metriken – wobei die Dimensionen “queryProductId” und “relatedProductId” sowie mindestens eine Metrik obligatorisch sind:

  • Related-Product Dimensionen
    • queryProductId (obligatorisch): die ID des Abfrageprodukts, d.h. das Produkt für das “ähnliche Produkte” gesucht wird
    • queryProductName: der Name des Abfrageprodukts
    • queryProductVariation: die Variante des Abfrageprodukts
    • relatedProductId (obligatorisch): die ID des “ähnlichen Produkts”
    • relatedProductName: der Name des “ähnlichen Produkts”
    • relatedProductVariation: die Variante des “ähnlichen Produkts”
  • Related-Product Metriken
    • correlationScore: der Korrelationskoeffizient
    • queryProductQuantity: die Anzahl einzelner Käufe des Abfrageprodukts
    • reatedProductQuantity: die Anzahl einzelner Käufe des “ähnlichen Produkts”

Hinweis: Related-Product Dimensionen und Metriken können NICHT mit anderen in GA verfügbaren Dimensionen und Metriken kombiniert werden! Leider: Denn dadurch geht wahnsinnig viel Insight-Potential verloren…

Related Products: Abfragen richtig interpretieren

Und so sieht nun eine Related-Product Abfrage in Spreadsheets aus:

Related Products Spreadsheet Abfrage

Bild: Google Analytics Related Products Spreadsheet Abfrage

Abfrage-Beispiel #1 zeigt zunächst mal nur den Korrelationskoeffizient und die Produkt IDs. Das wird wohl einen wunderbaren und Aussage-losen Datenhaufen liefern…

Abfrage-Beispiel #2 ist daher wesentlich spannender: Zusätzlich zu den obligatorischen Produkt IDs werden hier auch die Produkt Namen angezeigt. Die Ergebnisinterpretation fällt wesentlich leichter.

Related Products Daten

Bild: Google Analytics Related Products Daten

Beispielsweise zeigt Zeile 1, dass zwischen dem „Beauty Drink“ und dem „Cupcake Mix“ KEIN linearer Zusammenhang besteht: Der Korrelationskoeffizient beträgt hier nur 0,384555. Diese beiden Produkte wurden also nur willkürlich zusammen gekauft.

Tipp: Für detailliertere Informationen ist ein Filter nützlich, der den Korrelationskoeffizient absteigend sortiert. Dadurch ist sofort sichtbar, welcher meiner Produkte tatsächlich miteinander in Beziehung stehen.

Related Products Beispieldaten

Bild: Google Analytics Related Products Beispieldaten gefiltert

Beispielsweise steht “Bundle 1” zum “Ernährungsplan” absolut in Beziehung: Hier ist der Korrelationskoeffizient sogar 1. Eine stärke Beziehung kann es gar nicht geben…

Noch ein Tipp: In einem nächsten Schritt kann der Filter auf EIN bestimmtes Produkt gesetzt werden, um zu analysieren ob es Korrelationen zu anderen Produkten gibt. Und wenn ja, welche das sind. Dazu setzte ich den Filter auf z.B. den “Protein Shake”.

Related Products Daten Beispiel 2

Bild: Google Analytics Related Products Daten gefiltert

Das Ergebnis ist auch hier sehr spannend: Auch der „Body Shake“ und der „Shaker“ haben eine starke Beziehung zueinander. D.h. User die einen Protein Shake kaufen, kaufen ganz bewusst einen Shaker dazu.

Hinweis: Du könntest jetzt denken, dass das Ergebnis eigentlich „logisch“ ist:  Jeder der einen Protein Shake kauft braucht auch einen Shaker. Ja, das klingt tatsächlich logisch! Nur war es vor dieser Analyse reine Spekulation. Jetzt ist diese „Logik“ mit Daten belegt!

Maßnahmen für Related Products 

Mit diesen Analyse-Daten können zahlreiche Maßnahmen abgeleitet werden: Einerseits Optimierungs-Maßnahmen und andererseits Marketing-Maßnahmen.

Hier meine Top #6 Related Product Maßnahmen zusammengefasst:

  1. Optimierung von Produkt Bundles: Mit Related Products können sehr einfach neue Ideen für Produkt Bundles abgeleitet werden. Oder es lassen sich bereits bestehende Bundles auf die Bedürfnisse der User angepassen.
  2. Remarketing: Ebenfalls lassen sich mit Related Products gezielte Remarketing Kampagnen aussteuern. Haben User z.B. den Protein Shake gekauft, nicht aber die Caps, kann via Remarketing auf die Caps aufmerksam gemacht werden.
  3. E-Mail Marketing: Related Products lassen sich auch in Email Kampagnen sehr gut nutzen. Z.B. für Warenkorb-Abbrecher. Hier könnten User die “Produkt A” in den Warenkorb gelegt jedoch noch nicht gekauft haben, „Produkt A“ und „Produkt B“ als Bundle angeboten bekommen.
  4. Internal Promotions: Ebenfalls können Related Products für interne Werbemaßnahmen genutzt werden. Z.B. indem “ähnliche Produkte” am Ende von Produktdetailseiten angezeigt werden.
  5. Crosseling / Upselling:  Related Products lassen sich auch ideal für Cross- und Upselling einsetzen, weil bewusst ist welche Produkte „zusammen gehören“.
  6. Produkt Recommendations: Und es lassen sich mit Related Products personalisierte Produktempfehlungen aussteuern.

All dies führt zu einer höheren Ecommerce Conversion Rate, da die Produkte auf  die User bzw. Zielgruppe abgestimmt sind. Und das wollen wir mit unserem Online Shop schließlich erreichen!

Mein Fazit

Ich bin begeistert von Google’s Related Products Feature – und das aus 3 guten Gründen! Nicht umsonst habe ich dieses als Thema für meinen 1. Blogbeitrag gewählt… 😉 

Related Products liefern hochwertige Informationen über Ecommerce Daten: Und je mehr Daten umso besser! Die wahren Insights befinden sich natürlich erst in den tiefsten Daten-Tiefen. Es muss erst danach gegraben werden, um sie zu finden: Hier gilt es zu forschen, zu suchen und zu filtern was das Zeug hält…

Related Products liefern zahlreiche Sofort-Maßnahmen: Für Marketing und Optimierung! Das kann nicht von jedem Google Analytics Feature gesagt werden…

Und: Genial wird es dann, wenn Related-Product Daten mittels Visualisierungstools wie z.B. Tableau oder R grafisch aufbereitet werden. Ich habe schon mit ein paar kleinen Analysen herum gespielt – großartig! Dazu aber ein anderes mal mehr… 

Hast Du schon Erfahrungen mit Google’s Related Products Feature gesammelt? Geniale Analysen gemacht? Ich freue mich über deinen Kommentar!

UPDATE: Das Related Products Feature wurde mit 2. Juni 2017 eingestellt (siehe API Release Notes) und wird nach Ablauf von 6 Monaten aus der API entfernt. Abfragen laufen in einen 400 Bad Request Error.

ALTERNATIVE: Ermittle deine Top Warenkörbe, Bestseller und Related Products via meinen „Top Carts & Related Products“ Spreadsheet Plugin (derzeit BETA). 

Comments 4

    1. Post
      Author

      Hi Igor,

      vielen Dank für deinen Hinweis! Ich werde meinen Blogartikel gleich updaten.

      Ich finds ja lustig, dass es die Einstellung immer noch im Analytics Backend gibt… Und Abfragen konnte ich bisher auch noch machen – nur sind immer wirrere Zahlen heraus gekommen und ich wollte schon eine umfangreiche Analyse starten. Die kann ich mir aber jetzt ersparen… ^^

      Liebe Grüße,
      Mimi

        1. Post
          Author

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.