[GA4] Nutzerdaten importieren

Laden Sie keine Datei hoch, die denselben Schlüssel mehrfach enthält (z. B. zwei Felder mit der Bezeichnung „user_id“).

Sie können die Nutzersegmentierung und Remarketing-Zielgruppen optimieren, indem Sie Nutzermetadaten importieren, die Sie außerhalb von Analytics speichern. Das können beispielsweise die Bewertung der Kundentreue, das Datum des letzten Kaufs oder der Customer Lifetime Value aus Ihrem CRM-System sein.

Nutzerdaten importieren

Wenn Sie Nutzerdaten importieren möchten, müssen Sie Ihre Daten mit Analytics-Daten zusammenführen. Verwenden Sie dazu einen der folgenden Schlüssel:

  • Stream-ID zusammen mit den von Analytics generierten Client-IDs (Web) oder App-Instanz-IDs (App)
  • Eine eindeutige ID, die Sie für jeden Nutzer generieren. Sie können diese User-ID beispielsweise von Ihrem Website- oder App-Authentifizierungsdienst ableiten oder aus Ihrem CRM-System extrahieren. Anschließend fügen Sie die eindeutigen IDs (aus Datenschutzgründen per Hash verschlüsselt) in Ihren Messcode ein und senden sie über den Code zusammen mit Ereignissen an Analytics.

In Analytics werden 1) die Stream-IDs und die Client- oder App-Instanz-IDs oder 2) die eindeutigen IDs als Schlüssel verwendet, um den Nutzer den hochgeladenen Daten zuzuordnen.

Sie wählen eine dieser Methoden beim Importieren Ihrer Daten aus.

Hochgeladene Daten werden in Nutzerdimensionen gespeichert und anschließend jedem nachfolgenden Ereignis zugeordnet, das von den Nutzern ausgelöst wird, die Sie durch diesen Prozess identifizieren.

User-IDs in Analytics speichern

Es gibt zwei Möglichkeiten, User-IDs in Analytics zu speichern:

Benutzerdefinierte Dimensionen erstellen

Sie müssen die benutzerdefinierten Dimensionen erstellen, bevor Sie die Daten hochladen.

Erstellen Sie für die zu importierenden Werte benutzerdefinierte Dimensionen auf Nutzerebene, beispielsweise die benutzerdefinierte Dimension „Nutzertreuestufe“ mit der Nutzereigenschaft „loyalty_tier“.

Nachdem Sie die benutzerdefinierten Dimensionen erstellt haben, dauert es bis zu 4 Stunden, bis Analytics die importierten Daten erkennt. Sie können prüfen, ob die benutzerdefinierten Dimensionen verarbeitet werden. Öffnen Sie dazu eine explorative Datenanalyse und sehen Sie nach, ob die Nutzereigenschaften in der Dimensionsauswahl verfügbar sind.

CSV-Datei erstellen

Erstellen Sie eine CSV-Datei mit User-IDs und Werten für Nutzereigenschaften. Beispiel:

user_id loyalty_tier
A1234 gold
J1234 bronze
K1234 silver
R1234 silver

Daten hochladen

Das allgemeine Uploadverfahren wird unter Datenimport beschrieben.

Wählen Sie beim Erstellen der Datenquelle entweder Nutzerdaten nach User-ID oder Nutzerdaten nach Client-ID aus, je nachdem, welche Methode Sie zur Identifizierung von Nutzern verwenden (User-ID oder Client-ID-/App-Instanz-ID und Stream-ID).

Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel, wie Sie den importierten Feldern Analytics-Felder zuordnen:

 

In der ersten Spalte sehen Sie Folgendes:

  • Das Analytics-Feld (in diesem Fall „User-ID“), das zum Zusammenführen Ihrer Daten verwendet wird. Es wird auch als Schemaschlüssel bezeichnet.
  • Nutzereigenschaften für die benutzerdefinierten Dimensionen, die Sie in Analytics erstellt haben und die mit den Feldern in Ihrer CSV-Datei übereinstimmen. Im Beispiel oben ist das die benutzerdefinierte Dimension „Nutzertreuestufe“ mit der Nutzereigenschaft „loyalty_tier“.

In der zweiten Spalte wählen Sie die entsprechenden Felder in Ihrer CSV-Datei aus:

 

Nachdem Sie die Daten hochgeladen haben, kann es bis zu 24 Stunden dauern, bis sie in Berichten, Zielgruppen und explorativen Datenanalysen verfügbar sind. Die erkannten Nutzer müssen nach dem Hochladen der Daten mit Ihrer Website oder App interagieren, damit ihre Nutzereigenschaften mit Nutzeraktivitäten verknüpft werden.

Sie können Werte von Nutzerdimensionen überschreiben, indem Sie neue hochladen oder neue Werte über Ihren Messcode erfassen.

Wenn Sie eine Datenquelle aus dem Datenuploaddienst löschen, werden die Werte, die in den Nutzerdimensionen für die betroffenen Nutzer gespeichert sind, nicht gelöscht. Wie bei allen anderen Methoden zur Datenerfassung müssen Sie unter Umständen im Anschluss einen Nutzer oder Daten löschen, um Informationen zu entfernen, die über den Datenimport hochgeladen wurden.

Details zur Datenquelle

Legende

  • Umfang: Anhand des Umfangs wird bestimmt, welche Ereignisse den Werten der Importdimension zugeordnet werden. Benutzerdefinierte Dimensionen können einen von zwei Umfängen haben:
    • Ereignis: beschreibende Informationen zum Ereignis, z. B. der Ereignisname
    • Nutzer: beschreibende Informationen zu dem Nutzer, der das Ereignis ausgelöst hat (z. B. Treuestufe)
  • Schemaschlüssel: Hier sind die Schlüsseldimensionen oder ‑messwerte aufgelistet. Anhand des Schlüssels werden die hochgeladenen mit den vorhandenen Daten in Ihren Ereignissen für diesen Datenquellentyp zusammengeführt.
  • Importierte Daten: Hier sind die verfügbaren Dimensionen und Messwerte für die Daten aufgelistet, die Sie in Analytics hochladen.

Die für das Schema aufgeführten Dimensionen und Messwerte dienen nur als Referenz und sind möglicherweise nicht vollständig. Die tatsächlich verfügbaren Dimensionen und Messwerte sind auf der Benutzeroberfläche zu sehen, wenn Sie die Datenquelle erstellen.

Umfang Nutzer
Schemaschlüssel

Entweder:

  • Client-ID + Stream-ID
  • oder User-ID
Importierte Daten

Nutzereigenschaften

Hinweise

Über den Import von Nutzerdaten dürfen keine personenidentifizierbaren Informationen hochgeladen oder zugeordnet werden. Weitere Informationen

Vorlagen

Hier sehen Sie CSV-Vorlagen für Client-ID- und User-ID-Daten. Sie können sie verwenden, wenn Sie Ihre Uploaddateien manuell erstellen müssen.

Client-ID

client_id stream_id user_property1 user_property2 user_property3
1234567890.1234567890 1234567 Nutzerwert 1 Nutzerwert 2 Nutzerwert 3
2345678901.2345678901 1234567 Nutzerwert 1 Nutzerwert 2 Nutzerwert 3
3456789012.3456789012 1234567 Nutzerwert 1 Nutzerwert 2 Nutzerwert 3

 

Achten Sie darauf, dass Client-IDs als Strings und nicht als Zahlen gespeichert werden, damit sie nicht auf weniger Dezimalstellen gekürzt werden.

User-ID

user_id user_property1 user_property2 user_property3
123abc Nutzerwert 1 Nutzerwert 2 Nutzerwert 3
456def Nutzerwert 1 Nutzerwert 2 Nutzerwert 3
789ghi Nutzerwert 1 Nutzerwert 2 Nutzerwert 3

 

Stream-ID abrufen

  1. Klicken Sie auf Verwaltung.
  2. Wählen Sie im Menü der Spalte Property die gewünschte Property aus.
  3. Klicken Sie auf Datenstreams und öffnen Sie den entsprechenden Datenstream.

Sie finden die Stream-ID auf der linken Seite der Detailansicht.

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