Datenanalyse & Reporting

Welche Frage beantwortet die Marketinganalyse?

Die Marketinganalyse zeigt, welcher Teil des Budgets, das Sie in Kanäle wie Werbung, E-Mail, Suche und Social Media stecken, sich in Umsatz und Gewinn verwandelt. Jede Plattform hat ihr eigenes Dashboard, und jedes erzählt von seinem eigenen Erfolg. Was Unternehmer brauchen, ist, diese Zahlen gemeinsam und mit einem einheitlichen Maßstab zu lesen. Unser Ziel ist, auf die Frage „Welcher Kampagne soll ich mehr Budget geben und welcher weniger?“ eine Antwort zu geben, die auf Daten beruht.

Im Mittelpunkt dieser Leistung steht der Ertrag Ihrer Marketinginvestitionen. Reichweite, Interaktion und Content-Performance Ihrer Social-Media-Konten behandeln wir in unserer Leistung Analyse und Reporting für Social Media. KI-gestützte Prognosen und Mustererkennung in großen Datenmengen sind dagegen Thema unserer Arbeit zur Datenanalyse mit KI.

Eine regelmäßige Marketinganalyse beantwortet diese Fragen:

• Welcher Kanal und welche Kampagne bringen tatsächlich Verkäufe oder qualifizierte Anfragen?
• Was kostet es uns im Durchschnitt, einen Kunden zu gewinnen?
• Steigt der Umsatz im selben Maß, wenn die Werbeausgaben steigen?
• Wie stark decken sich die von den Plattformen gemeldeten Conversions mit unseren eigenen Verkaufsdaten?
• In welchen Kanal sollte das Budget im kommenden Zeitraum sinnvollerweise verschoben werden?

Die Schritte der Marketinganalyse

1. Ziele klären: Wir legen Ihre Prioritäten wie Wachstum, Rentabilität oder Neukundengewinnung fest und bestimmen, mit welchen Kennzahlen wir sie verfolgen.
2. Messungsprüfung: Wir kontrollieren Conversion-Definitionen, UTM-Struktur und Datenquellen und schließen Lücken.
3. Daten zusammenführen: Wir bringen Daten von Werbeplattformen, Analytics und Vertrieb in einer gemeinsamen Struktur zusammen.
4. Analyse: Wir untersuchen Kosten, Ertrag und Trends nach Kanal, Kampagne und Kundengruppe.
5. Reporting und Empfehlung: Wir teilen die Befunde in regelmäßigen Berichten und geben in jedem Bericht konkrete Empfehlungen für den nächsten Zeitraum.

ROI-Analyse: Ausgaben mit dem Gewinn verknüpfen

Der häufigste Fehler in der Marketinganalyse ist, Umsatz wie Gewinn zu lesen. Eine Kampagne kann hohen Umsatz bringen und dennoch Verlust machen, wenn man Produktkosten, Versand, Retouren, Provisionen und Agenturhonorar abzieht. Die ROI-Analyse vergleicht die Ausgaben nicht nur mit dem Umsatz, den sie bringen, sondern mit dem Gewinn, der von diesem Umsatz übrig bleibt.

Der Unterschied zwischen ROI und ROAS

Der ROAS teilt den Umsatz aus der Werbung durch die Werbeausgaben und zeigt, wie viel Umsatz die Anzeige gebracht hat. Der ROI setzt dagegen den Nettogewinn der Investition, also den Betrag, der vom Umsatz nach Abzug aller Kosten bleibt, ins Verhältnis zur gesamten Investition. Bei Produkten mit niedriger Marge kann eine Kampagne mit gutem ROAS beim ROI schwach dastehen. Deshalb berücksichtigen wir bei der Bewertung von Kampagnen auch die ungefähre Gewinnmarge der Produkt- oder Leistungsgruppen.

Die Rentabilitätsschwelle ist für jedes Unternehmen anders. Kennen wir die Margen Ihrer Produkte und Ihre Fixkosten, können wir gemeinsam berechnen, welchen ROAS eine Kampagne mindestens erreichen muss, um keinen Verlust zu machen. Diese Schwelle gibt auch Orientierung, wenn die automatischen Gebotsziele der Plattformen festgelegt werden.

Kundengewinnungskosten und Customer Lifetime Value

Eine Kampagne, die bei der ersten Bestellung Verlust macht, kann langfristig rentabel sein, wenn der Kunde wieder einkauft. Deshalb schauen wir in der ROI-Analyse nicht nur auf den ersten Verkauf, sondern auch auf den Gesamtwert, den der Kunde Ihnen im Lauf der Zeit bringt. Der Vergleich von Kundengewinnungskosten und Customer Lifetime Value zeigt, welcher Kanal treue Kunden bringt und welcher einmalige Schnäppchenjäger.

Dazu gruppieren wir Kunden nach dem Zeitraum ihres ersten Kaufs und dem Kanal, über den sie kamen, und verfolgen ihre Einkäufe in den folgenden Monaten. Solche Kohortenanalysen machen Unterschiede sichtbar, die kurzfristige Zahlen verbergen.

Der Ertrag organischer Kanäle

Für SEO, Content und organisches Social Media wird der Plattform nichts pro Klick bezahlt, trotzdem sind diese Kanäle nicht kostenlos. Content-Erstellung, Dreh, Design und Agenturhonorare sind die Investition in diese Kanäle. In der ROI-Analyse bewerten wir auch die organischen Kanäle zusammen mit diesen Kosten. Weil sich die Wirkung organischer Kanäle meist später und über einen längeren Zeitraum zeigt, achten wir darauf, sie nicht im selben Zeitraster mit kurzfristigen Werbeergebnissen zu vergleichen.

ROI bei Unternehmen, die Anfragen sammeln

Bei Unternehmen, deren Verkauf über Telefon, Formular oder Angebot läuft, ist die Conversion nicht der Verkauf selbst, sondern sein erster Schritt. Steigt die Zahl der Formulare, aber nicht der Umsatz, bringen die Kampagnen womöglich Personen ohne echtes Interesse. Deshalb verfolgen wir die Anfragen nach ihren Phasen: eingegangene Anfrage, qualifizierte Anfrage, Kunde mit Angebot und gewonnener Auftrag.

Wird die ROI-Analyse am letzten Glied dieser Kette ausgerichtet, lassen sich Kampagnen erkennen, die günstige, aber wertlose Anfragen bringen. Dafür genügt es meist, wenn Ihr Vertriebsteam den Status der Anfragen regelmäßig markiert.

Messinfrastruktur: UTM, Conversions und Datenquellen

Die Qualität der Marketinganalyse hängt von der Ordnung ab, mit der die Daten zum Zeitpunkt der Erhebung erfasst werden. Nicht getaggte Links, uneinheitliche Kampagnennamen oder falsch definierte Conversions machen selbst den besten Bericht unzuverlässig. Deshalb beginnen wir die Marketinganalyse mit einer Prüfung der Messinfrastruktur.

Messplan vor der Kampagne für die Marketinganalyse

Am zuverlässigsten gelingt die Marketinganalyse mit einem Messplan, der vor dem Start der Kampagne erstellt wird. Fehlende Daten nach Kampagnenende nachträglich zu ergänzen, ist meist nicht möglich. Deshalb erstellen wir für jede wichtige Kampagne einen kurzen Plan und beantworten von Anfang an diese Fragen:

1. Ziel: Läuft die Kampagne für Verkäufe, Anfragen, Termine oder Bekanntheit?
2. Leitkennzahl: An welcher einen Zahl bemessen wir den Erfolg, zum Beispiel Kosten pro Bestellung oder Zahl qualifizierter Anfragen?
3. Zwischenkennzahlen: Schritte wie Klick, Warenkorb oder begonnenes Formular, die helfen, das Hauptergebnis zu erklären
4. Datenquelle: Aus welchem Werkzeug jede Kennzahl stammt und welche Zahl bei Abweichungen als maßgeblich gilt
5. Tagging: UTM-Werte und Kampagnennamen für alle Links, die in der Kampagne verwendet werden
6. Vergleichspunkt: Ob das Ergebnis mit dem Zielwert, mit einer früheren ähnlichen Kampagne oder mit einem Zeitraum ohne Kampagne verglichen wird
7. Auswertungszeitpunkt: Wann Zwischenkontrollen und die abschließende Auswertung stattfinden

Den Plan testen wir vor dem Start: Werden Conversions tatsächlich erfasst, erscheinen die getaggten Links im Analytics-Werkzeug mit der richtigen Quelle, und kommt die Quelle bei Anfragen und Verkäufen in den Datensätzen an? Diese Kontrolle lässt sich mit einigen Testvorgängen durchführen und entscheidet über die Verlässlichkeit der Daten, die während der Kampagne erhoben werden.

Am Ende der Kampagne kehren wir zum selben Plan zurück und werten danach aus. Weil Ziel und Maßstab von Anfang an festgehalten sind, wird das Ergebnis nicht nach Kennzahlen gelesen, die erst nach Eintreffen der Zahlen gewählt wurden, sondern nach dem vorab vereinbarten Maßstab. So bleiben ROI-Analyse und Kampagnen-Reporting über verschiedene Kampagnen hinweg vergleichbar. Den erstellten Plan bewahren wir außerdem als Vorlage für ähnliche Kampagnen auf.

UTM-Parameter und Benennungsregeln

UTM-Parameter sind Tags, die an einen Link angehängt werden und dem Analytics-Werkzeug mitteilen, aus welcher Quelle, über welches Medium und aus welcher Kampagne ein Besucher kam. Die Grundparameter sind utm_source, utm_medium und utm_campaign. Mit utm_content und utm_term lassen sich verschiedene Anzeigen oder Keywords derselben Kampagne unterscheiden. Googles Anleitung zum Erfassen von Kampagnendaten mit benutzerdefinierten URLs erklärt ausführlich, wie diese Parameter verwendet werden.

Diese Werte unterscheiden zwischen Groß- und Kleinschreibung: „Instagram“ und „instagram“ erscheinen im Bericht als zwei verschiedene Quellen. Außerdem sieht Google Analytics 4 beim Einordnen des Traffics in die Standard-Kanalgruppen auf diese Werte, und nicht standardkonforme Werte können dazu führen, dass Traffic als nicht zugeordnet erscheint. Deshalb legen wir eine gemeinsame Benennungsregel für alle Teams fest und sorgen dafür, dass Links aus E-Mail, Social Media, Influencer-Kooperationen und Werbung nach dieser Regel getaggt werden.

Ist das Google-Ads-Konto mit Analytics verknüpft und das automatische Tagging aktiviert, wird dieser Traffic auch ohne UTM erkannt. Bei Links aus Meta, TikTok, E-Mail und von Geschäftspartnern ist die UTM-Struktur dagegen die Grundlage des Kampagnen-Reportings.

Conversion-Definitionen und -Werte

Die Conversion ist in jedem Unternehmen eine andere: Kauf, Angebotsformular, Telefonanruf, WhatsApp-Nachricht, Termin oder Newsletter-Anmeldung. Wir definieren jeden dieser Schritte einzeln und weisen ihm nach Möglichkeit einen Wert zu. Beim Kauf lässt sich der echte Bestellbetrag nutzen, bei Unternehmen, die Anfragen sammeln, eine begründete Schätzung des durchschnittlichen Werts einer Anfrage. Conversions mit zugewiesenem Wert machen es möglich, Kanäle nicht nur nach Anzahl, sondern nach dem Wert zu vergleichen, den sie bringen.

Offline-Verkäufe und CRM-Daten

Bei Unternehmen, in denen der Verkauf im Laden, am Telefon oder in einem Termin abgeschlossen wird, sieht das Analytics-Werkzeug den Verkauf nicht. Dann suchen wir Wege, Ihre CRM- oder Verkaufsdaten mit den Marketingdaten abzugleichen: die Quelle im Anfrageformular speichern, den Vertrieb fragen lassen, woher der Kunde kommt, und Verkaufsergebnisse, wenn möglich, an die Werbeplattformen zurückmelden. Ein perfekter Abgleich ist nicht immer möglich, aber eine grobe, konsistente Verbindung ist weit wertvoller als gar keine.

Cookie-Einwilligung und fehlende Daten

Das Verhalten von Besuchern, die keine Cookie-Einwilligung geben, kann in Analytics-Werkzeugen unvollständig erscheinen. Auch Browser-Beschränkungen und Werbeblocker verringern die gemessenen Daten. Deshalb ist es nicht überraschend, wenn die Zahl der Verkäufe in Analytics unter der tatsächlichen Bestellzahl liegt. In den Berichten zeigen wir diesen Unterschied offen und achten bei der Bewertung von Trends darauf, ob sich der Messumfang zwischen den Zeiträumen verändert hat.

Attribution: Welchem Kanal schreiben wir den Verkauf zu?

Ein Kunde kommt vor dem Kauf oft mit mehr als einem Kanal in Kontakt. Erst sieht er ein Video auf Instagram, einige Tage später sucht er bei Google nach Ihrer Marke, und schließlich kauft er über einen Link in einer E-Mail. Welchem Kanal Sie diesen Verkauf in welchem Maß zuschreiben, hängt vom Attributionsverfahren ab und beeinflusst Budgetentscheidungen und das Ergebnis der Marketinganalyse unmittelbar.

Warum Plattformzahlen die Summe übersteigen

Werbeplattformen können in ihren eigenen Dashboards Käufe von Personen, die die Anzeige angeklickt oder nur gesehen haben, innerhalb eines bestimmten Zeitraums sich selbst zuschreiben. Derselbe Verkauf kann deshalb sowohl bei Meta als auch bei Google Ads und auf der E-Mail-Plattform erscheinen. Addiert man die von den Plattformen gemeldeten Conversions, ergibt sich deshalb häufig eine höhere Zahl als die tatsächliche Zahl der Verkäufe. Im Kampagnen-Reporting lesen wir die Zahl jeder Plattform in ihrem eigenen Zusammenhang und bewerten den Gesamterfolg anhand der tatsächlichen Verkäufe auf Ihrer Website und in Ihrer Buchhaltung.

Attributionsmodelle

Das Last-Click-Modell schreibt den gesamten Verkauf dem Kanal unmittelbar vor dem Kauf zu. Es ist leicht zu verstehen, unterschätzt aber die Kanäle, die für das erste Kennenlernen gesorgt haben. Google Analytics 4 verwendet standardmäßig die datengestützte Attribution, die den Beitrag der Kontakte auf dem Conversion-Pfad anhand der Daten verteilt. Wichtiger als die Wahl des Modells ist, dass in den Berichten klar angegeben wird, welches Modell verwendet wurde, und dass es zwischen den Zeiträumen nicht gewechselt wird.

Inkrementalität: Was wäre ohne Werbung passiert?

Die Attribution zeigt, nach welchen Kontakten ein Verkauf zustande kam. Sie sagt aber nicht, ob dieser Verkauf auch ohne Werbung stattgefunden hätte. Anzeigen, die Personen gezeigt werden, die Ihre Marke ohnehin suchen, können zum Beispiel eine hohe Conversion zeigen, doch ein Teil dieser Personen hätte Sie auch ohne Anzeige gefunden.

Bei angemessenem Budget und Traffic versuchen wir, diesen zusätzlichen Effekt mit Vergleichstests zu messen, bei denen ein Teil der Zielgruppe bewusst von der Werbung ausgeschlossen wird. Manche Werbeplattformen bieten für solche Messungen eigene Testwerkzeuge an. Diese Tests sind nicht für jedes Unternehmen geeignet. Bei kleinen Budgets erreichen die Ergebnisse unter Umständen keinen aussagekräftigen Unterschied.

Kampagnen-Reporting über Kanäle hinweg

Den Bericht jedes Kanals einzeln zu lesen, erschwert den Blick aufs große Ganze. Das kanalübergreifende Kampagnen-Reporting führt Daten aus Google Ads, Meta, TikTok, E-Mail, organischer Suche und Vertrieb in derselben Tabelle zusammen, mit demselben Zeitraum und denselben Definitionen. So sehen Sie, ob der Anstieg in einem Kanal von einem anderen stammt oder ob er den Gesamtumsatz tatsächlich erhöht.

Worauf wir für eine konsistente Tabelle achten

• Gleiche Definitionen: Begriffe wie „Conversion“, „Kunde“ und „Umsatz“ werden in allen Kanälen im selben Sinn verwendet
• Gleicher Zeitraum und gleiche Zeitzone: Unterschiede bei Zeitzone und Datum zwischen den Plattformen werden korrigiert
• Gleiche Währung: Bei Konten mit unterschiedlichen Währungen werden die Ausgaben in eine einzige Währung umgerechnet
• Steuern und Retouren: Es wird angegeben, ob der Umsatz einschließlich oder ohne Steuern und Retouren ausgewiesen wird
• Quellenvermerk: Im Bericht steht klar, aus welchem Werkzeug jede Zahl stammt

Womit vergleichen wir?

Eine Zahl ist für sich genommen weder gut noch schlecht, es kommt darauf an, womit sie verglichen wird. Im Kampagnen-Reporting lesen wir Ergebnisse an drei Bezugspunkten: dem zu Beginn des Zeitraums festgelegten Ziel, dem vorherigen Zeitraum und, wenn möglich, demselben Zeitraum des Vorjahres. Bei Unternehmen mit starkem Saisoneffekt kann es irreführend sein, nur mit dem Vormonat zu vergleichen. Faktoren wie Feiertage, Rabattzeiten oder Schulkalender vermerken wir deshalb gesondert im Bericht.

Was enthält der monatliche Performance-Report?

Den monatlichen Performance-Report bereiten wir so vor, dass die lesende Person die Lage in wenigen Minuten erfassen kann. Beim Kampagnen-Reporting passen wir den Inhalt an Ihr Unternehmen an, die Grundstruktur besteht aber aus diesen Abschnitten:

1. Zusammenfassung: Die drei wichtigsten Entwicklungen des Zeitraums und der Stand gegenüber den Zielen
2. Gesamttabelle: Gesamte Marketingausgaben, Umsatz, Conversions und Kundengewinnungskosten
3. Aufschlüsselung nach Kanal: Ausgaben, Ergebnisse und Veränderung gegenüber dem Vorzeitraum für jeden Kanal
4. Kampagnendetails: Die Kampagnen mit der besten und der schwächsten Performance samt Ursachen
5. Empfehlungen: Vorschläge für Budget, Kreation, Targeting und Seiten im nächsten Zeitraum

Dashboards und automatische Berichte

Zusätzlich zum monatlichen Bericht können wir für Unternehmen, die ihre Daten aktuell verfolgen möchten, Dashboards vorbereiten, die die Kanäle mit Werkzeugen wie Looker Studio zusammenführen. Das Dashboard lässt Sie die Zahlen jederzeit sehen, Einordnung und Empfehlungen kommen dagegen aus dem Bericht. Wir setzen die beiden nicht als Ersatz füreinander ein, sondern als Werkzeuge, die sich ergänzen. Welche Kennzahlen ins Dashboard kommen, wählen wir danach aus, wer welche Entscheidung trifft: für die Geschäftsführung Gesamtausgaben und Ertrag, für das Kampagnenteam Details zu Kreation und Zielgruppe.

Datenbasierte Empfehlungen: vom Bericht zur Entscheidung

Ein Bericht, der nichts daran ändert, was die lesende Person tut, ist nur eine Liste von Zahlen. In der Marketinganalyse liefern wir jeden Befund zusammen mit einer Empfehlung: Was haben wir gesehen, was ist die wahrscheinliche Ursache, was empfehlen wir zu tun und wie messen wir die Wirkung? Wir ordnen die Empfehlungen nach erwarteter Wirkung und Einfachheit der Umsetzung und kennzeichnen unsichere Schlussfolgerungen als Testvorschlag.

Beispiele für Arten von Empfehlungen:

• Das Budget einer Kampagne unterhalb der Rentabilitätsschwelle in eine effizientere Kampagne verschieben
• Eine Landingpage, die viel Traffic erhält, aber nicht konvertiert, im Rahmen der Conversion-Optimierung (CRO) untersuchen
• Für eine Kundengruppe mit hoher Wiederkaufrate einen E-Mail-Ablauf aufsetzen
• Die Quelle nicht getaggten Traffics finden und die UTM-Struktur vervollständigen

Entscheidungen zur Budgetverteilung

Dass ein Kanal gute Ergebnisse bringt, heißt nicht, dass sich diesem Kanal unbegrenzt Budget hinzufügen lässt. Mit steigenden Ausgaben beginnen die Plattformen, auch weniger relevante Personen zu erreichen, und die Kosten jedes zusätzlichen Verkaufs steigen in der Regel. Deshalb empfehlen wir Budgeterhöhungen schrittweise und bewerten nach jeder Erhöhung gesondert, welches zusätzliche Ergebnis die zusätzlichen Ausgaben gebracht haben. Die Marketinganalyse hilft zu erkennen, wo das Budget noch effizient wachsen kann und wo es sich dem Sättigungspunkt nähert.

Marketinganalyse bei Unternehmen mit kleinem Budget

Marketinganalyse ist nicht nur etwas für große Werbebudgets. Auch bei einem Unternehmen mit begrenzten Ausgaben erleichtert es Entscheidungen, jeden Monat die Ausgaben pro Kanal, die Zahl der eingegangenen Anfragen oder Verkäufe und deren ungefähre Kosten in einer einzigen Tabelle festzuhalten. Für den Anfang genügt es oft, alle Links mit UTM zu taggen und neue Kunden zu fragen, woher sie von Ihnen erfahren haben.

Mit wachsender Datenmenge lässt sich diese Tabelle in ein Dashboard überführen, das aus Analytics- und Werbedaten gespeist wird. Wichtig ist, vom ersten Tag an mit denselben Definitionen und regelmäßig Aufzeichnungen zu führen, denn jede spätere Analyse baut auf diesem Bestand auf.

Was Sie vor dem Start vorbereiten sollten

• Lesezugriff auf Ihre Konten bei Google Analytics, Search Console und den Werbeplattformen
• Eine Zusammenfassung der Verkäufe oder Anfragen je Zeitraum aus Ihrem Onlineshop- oder CRM-System
• Die ungefähren Gewinnmargen Ihrer Produkt- oder Leistungsgruppen
• Ihre monatlichen Marketingausgaben nach Kanal und, falls vorhanden, Agenturhonorare
• Ihre Unternehmensziele: Wachstum, Rentabilität, neuer Markt oder neues Produkt
• Die Zeiträume früherer Kampagnen und, falls vorhanden, Ergebnisberichte

Häufige Fehler bei der Marketinganalyse

• Die Plattform-Dashboards als einzige Wahrheit nehmen: Jede Plattform misst ihren eigenen Beitrag nach ihren eigenen Regeln.
• Umsatz wie Gewinn lesen: Eine Analyse, die die Marge nicht berücksichtigt, kann Kampagnen vergrößern, die Verlust machen.
• Kampagnennamen willkürlich vergeben: Uneinheitliche Benennung macht Vergleiche nach Monaten unmöglich.
• Den Maßstab wechseln und Zeiträume vergleichen: Hat sich das Attributionsmodell oder die Conversion-Definition geändert, lassen sich die Zahlen nicht eins zu eins vergleichen.
• Zu viele Metriken verfolgen: Zahlen, die Entscheidungen nicht unterstützen, lassen die wichtigen untergehen.
• Nach kurzen Zeiträumen entscheiden: Daten weniger Tage können irreführen, besonders bei Unternehmen mit langem Verkaufszyklus.
• Durchschnitten vertrauen: Während die Gesamttabelle gut aussieht, kann ein einzelner Kanal oder eine Produktgruppe Verlust machen. Die Marketinganalyse sollte deshalb nach Kanal und Produkt aufgeschlüsselt erfolgen.
• Den Messplan auf die Zeit nach der Kampagne verschieben: Daten von Links, die ohne Tagging live gehen, lassen sich nachträglich nicht korrigieren.

Häufig gestellte Fragen

Worin liegt der Unterschied zwischen Marketinganalyse und Social-Media-Reporting?

Das Social-Media-Reporting konzentriert sich auf Reichweite, Interaktion und Content-Performance Ihrer Konten. Die Marketinganalyse setzt dagegen die Ausgaben in allen Kanälen mit Umsatz und Gewinn in Beziehung und bewertet, wohin das Budget fließen sollte.

Welche Daten braucht man für die ROI-Analyse?

Nötig sind die Marketingausgaben nach Kanal, die Verkaufs- oder Anfragedaten aus diesen Kanälen und die ungefähre Gewinnmarge Ihrer Produkte oder Leistungen. Eine Berechnung ohne Margenangabe ist kein ROI, sondern nur ein ROAS.

Was ist ein UTM-Parameter?

UTM-Parameter sind Tags, die ans Ende eines Links angehängt werden und dem Analytics-Werkzeug mitteilen, aus welcher Quelle, über welches Medium und aus welcher Kampagne ein Besucher kam. Werden sie einheitlich verwendet, ermöglichen sie einen korrekten Vergleich nach Kanal und Kampagne.

Warum stimmen die Verkäufe im Werbe-Dashboard nicht mit Google Analytics überein?

Plattformen und Analytics-Werkzeuge zählen Verkäufe nach unterschiedlichen Attributionsregeln, Zeiträumen und Datenquellen. Dieser Unterschied ist normal. Wichtig ist zu wissen, welche Zahl aus welcher Quelle stammt, und Entscheidungen nach einem einheitlichen Maßstab zu treffen.

Braucht man für die Marketinganalyse eine neue Software?

Meist nicht. Sind Google Analytics, die Dashboards der Werbeplattformen und Ihre Verkaufsdaten richtig eingerichtet, lässt sich der größte Teil der Marketinganalyse mit diesen Quellen und kostenlosen Reporting-Werkzeugen erledigen.

Wie oft sollte das Kampagnen-Reporting erfolgen?

Für eine umfassende Bewertung passt für die meisten Unternehmen ein monatlicher Bericht. Bei Konten mit hohen Ausgaben oder in intensiven Kampagnenphasen hilft es, die wichtigsten Kennzahlen häufiger zu verfolgen, um Probleme früh zu bemerken.

Starten wir gemeinsam Ihre Marketinganalyse

Lassen Sie uns darüber sprechen, in welchen Kanälen Sie Geld ausgeben, wo Sie Ihre Verkäufe verfolgen und auf welche Fragen Sie Antworten suchen. Melden Sie sich über unsere Kontaktseite. Wir prüfen Ihre bestehende Messung und bauen gemeinsam eine Reporting-Struktur auf, in der Sie den Ertrag Ihrer Marketinginvestitionen klarer erkennen.