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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Piotr Korzeniowski, CEO PiwikPro
Piotr Korzeniowski, CEO PiwikPro | Foto: PiwikPro
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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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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