Verwendung von Heat Maps im Google Data Studio Report


Tageszeit und Wochentag Auswertung aus Google Analytics Kennzahlen

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(JS) Eine Herausforderung bei der Erstellung von Reports mit dem Google Data Studio ist es zu überlegen, wie man eine optimale Visualisierung der Kennzahlen erreicht. Das Ziel sollte es sein, den Empfänger des Berichts in die Lage zu versetzen, für Ihn wichtige Informationen und Aussagen möglichst sofort auf einen Blick zu erfassen.

Heute haben wir uns der Herausforderung gewidmet mit Google Analytics zu ermitteln, zu welchen Uhrzeiten und Wochentagen, sich unsere Zielgruppe hauptsächlich auf der Webseite informiert. Das Ganze dann auch noch unterteilt nach Geräten und Inhaltsbereichen.

Wozu sind die Informationen wichtig?

Bekanntermaßen bietet Google Ads die Möglichkeit, die Werbeschaltung auf Wochentage und Uhrzeiten auszurichten. Wenn wir also die Hauptzeiten der Besucher identifizieren können, sind wir in der Lage unsere Werbung optimal auszurichten – wir sparen also unterm Strich entsprechendes Budget zu nicht relevanten Zeiten ein.

Diesen Bericht gibt es übrigens nicht als Standard Report bei Google Analytics, lediglich auf dem Start Dashboard ist eine ansatzweise Darstellung zu sehen (aber nicht modifizierbar).

Wie geht man bei der Konzeption für einen Data Studio Report vor?

Die Definition der relevanten Kennzahlen ist dabei nicht schwierig, wenn man sich mit den Analytics Dimensionen und Metriken etwas auskennt. Die Überlegung zur geeigneten grafischen Umsetzung und Visualisierung hingegen schon.

Wir haben uns dafür entschieden eine Pivot Tabelle aufzubauen und diese per Heatmap Funktion entsprechend einzufärben. Dazu noch ein Filter für Gerätekategorie und Seitenpfadebene erstellt und das Ergebnis sieht schon ganz ordentlich aus.

Wenn die Grundidee einmal steht kann man den Bericht sehr einfach modifizieren und so haben wir gleich noch eine Tabelle für Kalenderwoche und Monat zusätzlich erstellt.

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Bei der Heatmap Funktion von dem Google Data Studio werden in einer Zahlentabelle die Kennzahlen automatisch eingefärbt. Man kann hier die Grundfarbe vorgeben, im Standard ist diese auf Blau eingestellt – bei TILL.DE muss das natürlich grün sein. Das Data Studio erkennt automatisch den jeweils höchsten und niedrigsten Wert in der Zahlenkolonne. Beim höchsten Wert wird die Zelle am dunkelsten eingefärbt, die niedrigsten Werte erhalten dann entsprechend eine abgestufte helle Hintergrundfarbe. 

Die Pivot Tabelle im Google Data Studio bietet die Möglichkeit die Metriken von zwei Dimensionen in einer Tabelle abzubilden. Einmal auf Zeilenebene und einmal in der Spaltenebene. Damit lässt sich also unser Vorhaben Tageszeiten und Wochentage auf Basis der Sitzungen darzustellen optimal umsetzen. So können wir auch direkt noch Saisonalitäten auswerten und visualisieren.

Der Rest ist Fingerfertigkeit beim Umgang mit dem Google Data Studio, hier hilft natürlich die Übung mit dem Tool – oder ein Training von TILL.DE ;-).

Schritt für Schritt Anleitung:

  1. Erstellung einer Google Analytics Datenquelle für Eure Webseite
  2. Verknüpfen der Google Analytics Datenquelle mit dem Data Studio Report
  3. Diagramm hinzufügen: Pivot Tabelle mit Heatmap
    1. Auswahl Zeilendimension: Wochentag
    2. Auswahl Spaltendimension: Stunde
    3. Auswahl Messwert: Sitzungen
    4. bei Bedarf: Aktivieren der Gesamtsumme 
    5. Sortieren Zeile 1: Wochentag – Aufsteigend
    6. Sortieren Spalte 1: Stunde – Aufsteigend
  4. Unter dem Reiter “Stil” die Farbe für die Heatmap ausgewählt
  5. Kopie des fertigen Diagramms erstellen
  6. Auf der kopierten Tabelle zusätzlich den Filter “Gerätekategorie enthält mobile” eingestellt.
  7. Interaktionsfeld für Datum ausgewählt und hier auf “dieses Jahr” voreingestellt
  8. Interaktionsfeld für Filter ausgewählt und hier “Seitenpfadebene 1” voreingestellt

Den unten dargestellten Bericht haben wir auf Basis des Google Analytics Demo Accounts, also dem Google Merchandise Store, erstellt. Ihr müsst also Eure eigene Google Data Studio Datenquelle mit Eurem Analytics Account erstellen und verknüpfen, wenn Ihr die Auswertung für eure eigene Webseite erstellen möchtet.

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Interessant ist es bei dieser Auswertung, dass sich die Besuchszeiten von mobilen Usern doch deutlich von den Besuchszeiten der Desktop User unterscheiden!

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zum Google Data Studio Report Template: https://k.till.de/vzisp

Wir freuen uns über ein Feedback und Eure Praxiserfahrungen beim Einsatz des Google Data Studio. Teilt gerne Eure Berichte mit uns.