Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

04.04.2023

Ist GA4 überbewertet? Tipps für den Wechsel

Marketer sind auf der Suche nach alternativen Analytics-Plattformen. Hier finden Sie die Informationen, die Sie zu einem Wechsel benötigen.

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Ab dem 1. Juli 2023 ersetzt Google Universal Analytics (UA) durch Google Analytics 4 (GA4). Im Juli 2024 wird UA 360 aufhören, Informationen zu sammeln, und seine historischen Datenbanken werden gelöscht.

Google drängt die Nutzer, so schnell wie möglich zu GA4 zu wechseln. Schon ab März 2023 wird es den GA4-Service mit Grundeinstellungen für Kunden konfigurieren, die noch nicht auf die neue Version migrierten. Sie haben immer noch die Option, sich von diesem Dienst abzumelden. Diejenigen, die bis Juli nicht zu GA4 wechseln, werden jedoch zwangsmigriert. Und das ist ein Verfahren, von dem sogar Google selbst abrät, weil Sie dabei Konfigurationsfehler und verminderte Datenqualität riskieren.

Viele Marketer zögern den Wechsel zu GA4 hinaus, weil es ein anderes Datenmodell verwendet. Sie müssen die Art und Weise ändern, wie sie das Nutzerverhalten tracken und darauf reagieren. Dazu kommt der Verdacht, dass GA4 ebenso wie UA die DSGVO nicht einhält.

Und wenn die Vorschläge von Google Sie nicht zufriedenstellen, warum nicht über den Tellerrand schauen und eine andere Analyselösung wählen? Der Markt ist breit gefächert, und es gibt andere bewährte Anbieter.

Wann ist Migration auf ein neues Tool definitiv von Vorteil?

1. Wenn Ihre Organisation in der EU tätig ist, insbesondere wenn Sie mit sensiblen Kundendaten arbeiten.

Google behauptet, dass bei der neuen Plattform der Datenschutz im Mittelpunkt stehe. Die Datenschutzbedenken sind aber noch lange nicht ausgeräumt.

„Einige der Datenschutzbehörden in Europa stufen den Einsatz von GA als nicht konform ein, da Google Analytics Daten in die USA sendet“, so Piotr Korzeniowski, Chief Executive Officer bei Piwik PRO. „Es ist ein drittes Abkommen zur Regelung dieses Datenflusses in Arbeit, das wahrscheinlich in Kraft tritt. Die meisten Datenschutzexperten behaupten jedoch, dass es auch für ungültig erklärt wird. Nach der Annahme wird es also wahrscheinlich zum dritten Mal gekippt.”

Suchen Sie nach einer Plattform, die Datenschutz- und Compliance-Funktionen bereits im Lieferumfang enthält. So können Sie sich in Ruhe auf Funktionen wie Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit konzentrieren. Auf diesen Säulen bauen Sie eine Strategie auf, mit der Sie nachhaltig Daten erheben, gesetzliche Vorschriften dauerhaft berücksichtigen und das Vertrauen der Kunden stärken.

2. Wenn Sie Third-Party-Integrationen berücksichtigen müssen.

„Wenn Sie von Google Ads abhängig sind, macht GA4 absolut Sinn. Wenn Sie aber mit verschiedenen Werbeplattformen arbeiten und GA4 diese nicht einwandfrei integriert, dann wird vielleicht ein anderer Analytics-Anbieter Integration mit allen Plattformen (einschließlich Google) oder anderer Third-Party-Software, die Sie benötigen, bieten“, sagt Korzeniowski.

3. Wenn Sie ein bekanntes und bewährtes Datenmodell nicht aufgeben wollen.

Der Übergang zur eventbasierten Analyse von GA4 erfordert ein Umdenken, insbesondere wenn Sie in der Regel mit sitzungsbasierten Daten arbeiten. Das neu eingeführte Datenmodell der Plattform, die komplizierte Attribution und fehlende Standard-Marketingberichte über Kanäle und Kampagnen wirken überwältigend.

Der Einsatz von GA4 erfordert beträchtliche analytische Kompetenz und einen tiefen Einblick in Daten. Es heißt, sich mit der Benutzeroberfläche vertraut zu machen, die neuen Metriken zu verstehen und herauszufinden, wie Sie wertvolle Schlüsse ziehen. Ferner benötigen Sie wahrscheinlich ein engagiertes Teammitglied, das Sie anleitet. All dies unter Termindruck.

Google versucht, seine Nutzer davon zu überzeugen, dass das Datenmodell von UA bereits veraltet ist. Entgegen diesen Behauptungen macht es sich jedoch gut und viele Marketer sehen es als bewährt und wirksam an.

Wenn Sie detaillierte Informationen über Nutzerinteraktionen benötigen und sich gerne auf Verhaltensberichte verlassen, müssen Sie darauf nicht verzichten. Nutzen Sie eine Software, die ein ähnliches Modell wie UA verwendet und auf vergleichbarer Tracking-Logik basiert. Ein Anbieterwechsel wird auch nicht problematisch verlaufen, wenn Sie sich richtig darauf vorbereiten.

Vorbereitung auf einen Plattformwechsel

Bevor Vermarkter Ihre Wahl der geeigneten Analytics Plattform treffen, sollen sie Ihren tatsächlichen Bedarf evaluieren und ihren Datenerhebungsprozess analysieren. Dies ist auch ein guter Zeitpunkt, um einen nachhaltigen Datenerfassungsprozess zu etablieren. Einen, bei dem der Datenschutz im Vordergrund steht und der das Vertrauen ihrer Kunden stärkt. So finden Sie heraus, ob sie mit einer Alternative besser als mit GA4 bedient wären.

Sobald Sie den Bedarf Ihrer Organisation und die rechtlichen Verpflichtungen klar sehen, ist es Zeit zu handeln:

Bewerten Sie Ihren Stack und Ihre Ressourcen: Entsprechen Sie Ihrem Bedarf? Harmonieren die Tools miteinander? Sollten Sie einige Software loswerden?
Bereinigen Sie Ihre Daten: Denken Sie an den Grundsatz der Datenminimierung. Sammeln Sie nur relevante Daten, die Sie wirklich benötigen.
Implementieren Sie die neue Analytics Plattform: Richten Sie den neuen Tracking-Code ein, der Daten über die Besucher Ihrer Website oder App sammelt.
Bewerten Sie Ihre neuen Daten: Nach der Implementierung der Plattform betreiben Sie sie einige Monate lang parallel zu Ihrer bestehenden Software. Während dieser Zeit prüfen Sie Ihre neuen Daten und korrigieren eventuelle Fehler.
Schulen Sie Ihr Team: Ermitteln Sie den wirklichen Schulungsbedarf. Erteilen Sie entsprechende Zugriffsrechte. Finden Sie einen Experten, der andere Mitarbeiter schulen und alle Fragen beantworten wird.

Eine gut abgerundete Lösung

Ein Gleichgewicht zwischen wirtschaftlichen Zielen und dem Datenschutz zu finden, ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Die richtige Software erleichtert Ihnen diesen Auftrag erheblich. Piwik PRO Analytics Suite zum Beispiel zielt darauf, sowohl wertvolle Einsichten zu liefern als auch die Compliance zu gewährleisten. Sie schließt auch die mit Google Analytics verbundenen Probleme aus. Da Benutzeroberfläche und Funktionen der Piwik PRO Analytics Suite denen von Universal Analytics ähneln, ist der Wechsel recht simpel. Sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Angebote beinhalten einen Analysedienst für Ihren individuellen Bedarf. Wenn Sie mehr über die GA-Alternative erfahren möchten, besuchen Sie piwikpro.de

Über Piwik PRO

Piwik PRO bietet eine leistungsfähige, datenschutzkonforme Analytics-Software und eminenten Kundendienst, sodass Kunden das Beste aus ihren Daten holen. Die Piwik PRO Analytics Suite bietet flexible Datensammlung und Reports, sowie Consent Manager, Tag Manager und eine Customer Data Platform. Analytics-Experten aus führenden Organisationen, wie die Deutsche Flugsicherung, die Europäische Kommission und Škoda Auto optimieren ihre Customer- und User Journey mit Piwik PRO.

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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