Google Analytics: Erweitertes Gutschein Tracking für detaillierte Analysen und Insights7 min Lesezeit

Michaela Linhart 3 Comments

Das Enhanced Ecommerce Feature in Google Analytics erlaubt es Gutscheine zu tracken – und unterscheidet auch nach Produkt- und Transaktions-Gutscheinen. Das ist genial! Aber es gibt die ein oder andere Dimension und Metrik die mir bei der Analyse fehlt: Was genau, erfährst du hier! Erweitere dein Gutschein Tracking und erhalte mehr Insights über deine Ecommerce Daten. 

Enhanced Ecommerce und Gutscheine

Enhanced Ecommerce gibt es mittlerweile seit ein paar Jahren in GA: Neben der Produktleistung kannst du auch das Marketing für deine Produkte messen u.a. eben Gutscheine.

Die Idee Gutscheine in Google Analytics zu erfassen ist auf jeden Fall eine gute und Google hat das in Analytics auch sehr gut umgesetzt: Unter Conversions → Ecommerce → Marketing befinden sich zwei Gutschein-Reports. Einer zur Analyse von Order-Coupons und einer zur Analyse von Product-Coupons.

Google Analytics Gutscheine im Ecommerce Bereich

Screenshot: Google Analytics Gutscheine Berich Conversions -> Ecommerce

Produktgutscheine sind Gutscheine die direkt zu einem Produkt assoziiert werden z.B. eine gratis Flasche Grüner Veltliner Wadenthal ab einer Bestellung von 100 Euro z.B. weil gerade Muttertag ist.

Bestellgutscheine werden hingegen dem gesamten Warenkorb zugesprochen z.B. -10% ab einem Einkauf von 50 Euro oder -10€ ab einem Einkauf von 100 Euro.

GA Gutscheine: Das finde ich nicht so gut

Die Umsetzung finde ich hingegen nur halb geglückt, denn der Report in Google Analytics ist wie folgt aufgebaut: Übergeben wird der Gutschein Code als Dimension also z.B. VIP, SUMMER_SALE oder MUTTERTAG.

Als Metrik erhältst du standardmäßig den Umsatz, der mit diesem Gutschein generiert wurde, die Anzahl der Transaktionen, in denen der Gutschein verwendet wurde und den durchschnittlichen Warenkorbwert.

Was fehlt? Genau, der Wert den der Gutschein generiert hat!

Mit dem Wert, den der Gutschein generiert hat, könnte man direkt in Google Analytics analysieren, wie viel der Einsatz des Gutschein tatsächlich gekostet hat: Marketing.

Weiters wäre es noch interessant die Gutscheine in Kategorien zu unterteilen, d.h. zu unterscheiden ob es ein Wert- oder ein Prozentgutschein war. Oder möglicherweise etwas ganz anderes z.B. ein Gratis-Versand Gutschein. Dadurch könnte man analysieren, welcher der drei Arten besser funktioniert hat. Und auf Basis dieser Analyse die nächsten Marketing Maßnahmen optimieren.

Das Schöne ist: Das ist alles mit Google Analytics möglich! Ich zeige dir wie…

Enhanced Coupon Tracking: So funktionierts

Nochmal zusammengefasst: Wir wollen die “Gutschein Kategorie” und den ”Gutschein Wert” zusätzlich zum “Gutschein Code” in Google Analytics erfassen.

Dazu brauchen wir

  • eine Custom Dimension
  • eine Custom Metrik
  • eine Anpassung am Tracking Code und
  • eine Anpassung im GTM

Los geht’s!

1. + 2. Custom Definitions: Dimension & Metrik

Custom Dimensions (CD) und Custom Metriken (CM) sind zusätzliche, benutzerdefinierte Dimensionen und Metriken die in Analytics erfasst werden können: Jede Property hat 20 CD und 20 CM zur Verfügung (für GA360 Kunden sind es sogar je 200).

Die Custom Dimension benötigen wir für die “Gutschein Kategorie”: Diese legst du im Administrations Bereich –> auf Property Ebene –> unter Benutzerdefinierte Definitionen –> Benutzerdefinierte Dimensionen an.

Custom Dimension in GA anlegen

Screenshot: Custom Dimension in Google Analytics anlegen

Ich nenne die CD “Ecommerce Coupon Category”. Du kannst sie aber gerne nennen wie du möchtest. Umfang: Hit (erkläre ich gleich wieso). 

Tipp: Ich schreibe immer “Ecommerce” vor meinen Ecommerce-relevanten Custom Dimensions. Das hilft mir später beim Custom Report erstellen, die Dimension leichter zu finden.

Die Custom Metrik benötigen wir für den “Gutschein Wert”: Diese legst du ebenfalls im Administrations Bereich –> auf Property Ebene –> unter Benutzerdefinierte Definitionen –> Benutzerdefinierte Messwerte an.

Custom Metrik in Google Analytics anlegen

Screenshot: Custom Metrik in Google Analytics anlegen

Ich nenne die CM “Ecommerce Coupon Value”. Scope: Hit. Formatting Type: Currency (eigentlich einfach Dezimal, egal ob Currency oder nicht). 

Als Umfang bzw. Scope wäre auch „Produkt“ möglich: Aber dann könntest du die Metrik nur mit Produktgutscheinen assoziieren und nicht mit Bestellgutscheinen. D.h. wenn du die CD & CM mit dem Produkt verknüpfen möchtest, dann wähle als Scope „Produkt“. Wenn du sie mit der Bestellung verknüpfen möchtest, wähle als Scope „Hit“.

3. Tracking Code anpassen

Als nächstes muss der Tracking Code angepasst werden: Damit die CD und CM mit dem Transaktions-Tracking Code als Hit-Level an GA übermittelt werden, müssen sie ganz oben zur Transaktion hinzugefügt werden.

Ich verwende den Google Tag Manager Tracking Code, d.h. einen dataLayer-Push. Das sieht so aus und gehört auf der Danke-Seite der Website implementiert:

Ecommerce Transaktions Tracking Code - Gutschein

Screenshot: Ecommerce Transaktions Tracking Code – Gutschein

4. GTM anpassen

Und zuletzt müssen die beiden Custom Variablen noch im GTM verlinkt werden – sonst weiß Analytics nicht in welche der 20 CD / CM die Daten gespeichert werden sollen.

Ich schicke die Transaktion gemäß der GTM Doku direkt mit dem Pageview mit, deswegen muss ich im Pageview Tag im GTM die CD & CM anlegen und hinzufügen.

CD & CM als Variable anlegen: Am Beispiel Gutschein Typ (für Kategorie), funktioniert gleich für Gutschein Wert

GTM Variable Gutschein Typ

Screenshot: Google Tag Manager Variable Gutschein Typ

CD & CM im Pageview Tag assoziieren: 

GTM Pageview mit CD und CM

Screenshot: Google Tag Manager Pageview Tag mit CD und CM

Erweiterte Gutschein Analyse

Perfekt, das wars: Im Sourcecode werden die beiden Custom Variablen nun mit den richtigen Daten befüllt und an den GTM gesendet. Im GTM werden sie zur richtigen CD / CM ID assoziiert und weiter an GA gesendet.

Und in GA sieht die Analyse nun so aus:

Erweiterte Gutschein Analyse

Screenshot: Erweiterte Gutschein Analyse in Google Analytics

Ich habe mir einen Custom Report (Link zur Vorlage) zur Analyse angelegt: Als erste Dimension siehst du wieder den Gutschein Code – so wie im Standardreport. Als zweite Dimension den von uns angelegten „Ecommerce Coupon Type“.

Und zusätzlich zu den drei Metriken haben wir noch die von uns angelegte „Ecommerce Coupon Value“ Metrik.

Hier kannst du nun sortieren, filtern und viele weitere, tiefgreifendere und sehr spannende Gutschein Analysen durchführen.

Ich habe noch einen spannenden zweiten Custom Report vorbereitet: Schauen wir uns die Gutschein Kategorien im Detail an.

Erweiterte Gutschein Analyse GA

Screenshot: Erweiterte Gutschein Analyse „Kategorie“ in Google Analytics

Eindeutig am meisten verwendet wird der %-Gutschein (95% der Transaktionen), vermutlich weil dieser am häufigsten eingesetzt wird.

Nur 2% machen die Fixbeträge aus: Der noch dazu einen sehr geringen durchschnittlichen Warenkorbwert aufweist.

Knapp 3% macht der Gratis Versand aus: Dieser Gutscheintyp kostet uns vermutlich am meisten…

Fehlermeldungen beim Enhanced Coupon Tracking

Einen letzten Hinweis am Schluss: Spannend ist natürlicher welche Gutscheine die User verwendet haben. Noch spannender ist, welche Gutscheine versuchen sie zu verwenden – und wie oft kommt eine Fehlermeldung, weil ein falscher Gutscheincode eingegeben wurde.

Das liefert nämlich zusätzliche Informationen über Gutscheine im Zusammenhang mit deinem User- Verhalten: Möglicherweise brechen ja viele deiner User ab, weil sie einen Gutschein eingeben, der nicht mehr gültig ist oder den es nie gegeben hat.

Deswegen tracke ich Fehlermeldungen im Zusammenhang mit Gutscheineingaben ebenfalls in GA.

Wie tracke ich das? Als simples Event mit Event Cateogry “Error Message”. Die “Event Action” beinhaltet den Checkout Step an dem der Fehler aufgetreten ist z.B. „Zahlung & Versand“ oder „Prüfen & Bestellen“. Und im Event Label steht die Fehlermeldung, d.h. “Gutschein Code falsch eingegeben”. Zusätzlich tracke ich als CD WAS in das Feld eingegeben wurde z.B. SUMMERSALE oder MUTTERTAG.

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Comments 3

  1. Schöne Idee, danke für den Beitrag. Da wir gerade unseren Datalayer neu aufbauen und um Gutscheine erweitern, hat das gleich in die richtige Kerbe gehauen. Ich persönlich habe noch konstante Indexvariablen erzeugt, um den jeweiligen Index der Dimension und des Messwertes aus dieser Variable abrufen zu können (also {{Gutscheintyp-Index}} – {{couponType}}). Die scheinbar simpel zu erreichende Tiefe mit dieser Methode gefällt mir in jedem Fall!

    1. Post
      Author

      Hallo Benjamin,

      vielen Dank für dein Feedback! 🙂

      Wenn ich dich richtig verstehe, dann hast du im GTM Pageview / Event beim Dimensions- oder Metrik-Matching statt {{1}} entspricht {{Gutschein-Typ}}, den Index ebenfalls als Variable angelegt also:{{Gutschein-Typ-Index}} entspricht {{Gutschein-Typ}}.

      Finde ich gut und wenn dir das beim Setup hilft, auf jeden Fall empfehlenswert.

      Ich denke aber, dass es nicht notwendig ist den CD/CM-Index zusätzlich in eine Variable zu speichern. CD/CM werden in der Regel einmal aufgesetzt und eingerichtet und danach nicht mehr geändert. Das liegt daran, dass CD/CM nicht mehr gelöscht werden können und es empfohlen ist, eine einmal verwendete CD/CM nicht für mehrere Zwecke zu verwenden z.B. heute für Gutschein-Typ, morgen für Gutschein-Wert. Die Daten bleiben nämlich in der CD/CM gespeichert und das könnte bei Analysen zur Verwirrung führen. Deswegen ist ein durchdachtes Setup absolut wichtig und eine eigene Index-Variable nicht zwingend notwendig.

      Liebe Grüße,
      Michaela

      1. Das ist wahr. Ich glaube, dass dieses Verhalten sich mit den IDs für z. B. Google Analytics oder Kundennummern bei Partnern einfach festgesetzt und generell übertragen hat. Einmal sorgfältig angelegt verhindert es für mich ein Vertippen und ich muss bei erneutem Bedarf nicht nachschlagen. Es gab bei uns sogar mehrfach genutzte Indizes, weil Tags „aufgeteilt“ wurden. Aber es stimmt, für den (hier vorgesehenen) einmaligen Einsatz könnte ich es auch weglassen.

        Danke für die Rückmeldung

        Benjamin

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