In diesem Artikel geht es um Universal Analytics. Wenn Sie die nächste Generation von Google Analytics verwenden, finden Sie weitere Informationen unter Google Analytics 4-Properties.

Nutzer-Explorer

Verhalten einzelner Nutzer auf Sitzungsebene untersuchen
Daten für den Nutzer-Explorer-Bericht stehen seit dem 9. März 2016 zur Verfügung.
In diesem Bericht sind die 10.000 Nutzer mit den besten Werten für die jeweils angewendeten Sortierungskriterien aufgeführt.

Mit dem Nutzer-Explorer-Bericht können Sie Daten zum Verhalten einzelner Nutzer aus der Gesamtdatenmenge aller Nutzer herauslösen und untersuchen. Das Verhalten eines einzelnen Nutzers ist entweder mit einer Client-ID oder einer User-ID verbunden.

Bei umfassenderen Vorhaben, etwa bei Werbekampagnen in einer größeren Region, ist es wichtig, das Verhalten der Nutzer insgesamt zu verstehen. Dahingegen sind Einblicke in das Verhalten einzelner Nutzer wichtig, wenn es darum geht, die Nutzererfahrung zu personalisieren, die Erfahrung eines bestimmten Nutzers zu untersuchen oder bei einem bestimmten Nutzer auftretende Fehler zu beheben. So können Sie beispielsweise das Verhalten eines Nutzers analysieren, dessen durchschnittlicher Bestellwert ungewöhnlich hoch ist, oder ermitteln, an welcher Stelle des Bestellvorgangs bei einem Nutzer ein Problem aufgetreten ist.

Themen in diesem Artikel

 

Einrichtung

Damit im Bericht Daten zu User-IDs aufgeführt werden, müssen Sie in Ihren Property-Einstellungen die User-ID-Funktion aktivieren.

Client-IDs werden im Bericht standardmäßig für Properties angezeigt, für die keine User-IDs aktiviert wurden. Weitere Informationen zu Client-und User-ID

Mit den Exportoptionen von Analytics können Sie keine Gesamtdatenversion des Berichts exportieren.

Nutzer-Explorer-Daten ansehen

So öffnen Sie den Nutzer-Explorer-Bericht:

  1. Melden Sie sich in Google Analytics an.
  2. Rufen Sie die gewünschte Datenansicht auf.
  3. Öffnen Sie Berichte.
  4. Wählen Sie Zielgruppe > Nutzer-Explorer aus.
Standarddatentabelle

Für jede Client-ID und User-ID werden zunächst folgende Daten angezeigt:

  • Sitzungen
  • Durchschnittliche Sitzungsdauer
  • Absprungrate
  • Umsatz
  • Transaktionen
  • Rate der Zielvorhaben-Conversion

Wenn Sie eine bestimmte ID auswählen, werden Akquisitionsdatum und ‑channel für den entsprechenden Nutzer angezeigt. Außerdem erscheint ein Aktivitätsprotokoll, aus dem hervorgeht, welche Aktionen der Nutzer in den einzelnen Sitzungen auf Ihrer Website durchgeführt hat.

Sitzungsdaten

Standardmäßig werden folgende Daten angezeigt:

  • Sitzungen (LTV): Gesamtzahl der Sitzungen für die Lifetime eines Nutzers
  • Sitzungsdauer (LTV): Durchschnittliche Sitzungsdauer für die Lifetime eines Nutzers
  • Umsatz (LTV): Gesamtumsatz für die Lifetime eines Nutzers
  • Transaktionen (LTV): Gesamtzahl der Transaktionen für die Lifetime eines Nutzers
  • Abschlüsse für Zielvorhaben (LTV) und Zielvorhabenwert (LTV)

Im linken Bereich sehen Sie außerdem folgende Informationen:

  • Client-ID/User-ID
  • Zuletzt online (Wann hat der Nutzer zuletzt eine Sitzung gestartet?)
  • Gerätekategorie
  • Geräteplattform
  • Akquisitionsdatum
  • Channel
  • Quelle/Medium
  • Kampagne
Für diese Messwerte sind Daten ab dem 17. Dezember 2016 verfügbar.

Über das Menü Filtern nach können Sie Datentypen hinzufügen oder entfernen:

Optionen zur Datenfilterung

Je nach Bedarf können Sie einzelne Sitzungen maximieren oder minimieren:

Minimierte und maximierte Sitzungen

Wenn Sie mehr Details zu einer Aktion sehen möchten, können Sie diese Aktion maximieren:

Einzelne Aktion maximiert

Segmente erstellen

Basierend auf einer beliebigen Kombination von Aktionen, die der Nutzer durchgeführt hat, können Sie ein Segment erstellen. Anschließend können Sie dieses Segment auf den gesamten Bericht anwenden, sodass sich das kollektive Verhalten von Nutzern analysieren lässt, die auf Ihrer Website die gleichen Aktionen durchgeführt haben.

Auf den Nutzer-Explorer-Bericht können nur nutzerbasierte Segmente und jeweils nur ein Segment gleichzeitig angewendet werden.

So erstellen Sie ein Segment:

  1. Wählen Sie die Aktionen aus, die in Ihrem Segment berücksichtigt werden sollen:
    Zur Erstellung eines Segments ausgewählte Sitzungsaktivitäten
    Klicken Sie dann auf Segment erstellen, um das Segmentierungstool zu öffnen.
    Segmentierungstool mit Sitzungsaktivitäten, die als Bedingungen definiert wurden
  2. Geben Sie einen Namen für das Segment ein und passen Sie gegebenenfalls die Bedingungen an. Legen Sie fest, ob das Segment in jeder oder nur in der aktuellen Datenansicht verfügbar sein soll und ob es auf den Bericht angewendet werden soll, wenn Sie ihn gespeichert haben.
  3. Klicken Sie auf Speichern.

Wenn Sie das Segment anwenden, sehen Sie auf der ersten Seite des Berichts eine Liste mit IDs, die diese Bedingungen erfüllen.

Nutzerdaten löschen

Sie benötigen die Rolle „Bearbeiter“, um die Daten für einzelne Nutzer zu löschen.

Wenn Sie eine ID nach Daten für einen einzelnen Nutzer aufschlüsseln, haben Sie auch die Möglichkeit, die Daten für diesen Nutzer aus dem Bericht und dem Analytics-System zu löschen.

Gehen Sie dazu so vor:

Klicken Sie unten im linken Bereich auf Nutzer löschen.

Sobald eine Löschung angefordert wird, werden Daten, die mit dieser User-ID verknüpft sind, innerhalb von 72 Stunden aus dem Bericht zu einzelnen Nutzern entfernt. Sie werden dann beim nächsten Löschvorgang von den Analytics-Servern entfernt. Die Löschvorgänge sind so geplant, dass sie ungefähr alle zwei Monate ausgeführt werden. Falls Sie diese Daten außerhalb von Google Analytics exportiert haben, sollten Sie sie dort zuerst löschen.

Auf vorher aggregierten Daten (z. B. Nutzerzahlen im Bericht „Zielgruppenübersicht“) basierende Berichte sind nicht betroffen.

In diesem Artikel erhalten Sie eine Übersicht über die Datennutzung in Google Analytics und die Maßnahmen, die wir ergreifen, um Ihre Daten zu schützen und vertraulich zu halten.

Anwendungsfälle

Auf ein bestimmtes Verhalten in einem Segment reagieren

Falls andere Berichte auf ein ungewöhnliches Verhalten in einem bestimmten Segment hindeuten, können Sie einzelne Nutzer aus diesem Segment untersuchen, um Näheres über deren Verhalten zu erfahren. Wenn beispielsweise aus dem Bericht „Zielgruppe“ > „Übersicht“ hervorgeht, dass das Segment Nutzer aus Brasilien eine ungewöhnlich hohe Absprungrate oder eine niedrige durchschnittliche Sitzungsdauer im Vergleich zu anderen Segmenten hat, können Sie es im Nutzer-Explorer auswählen. Prüfen Sie dann stichprobenartig, ob einzelne Nutzer häufig dieselbe Seite oder Gruppe von Seiten verlassen.

Bei genauerer Betrachtung Ihres Contents könnte sich herausstellen, dass Bilder und Texte durchaus für andere Regionen geeignet sind, für Nutzer aus Brasilien aber nicht unbedingt.

Oder Sie haben verschiedene geografische Gruppen, die aus völlig unterschiedlichen Gründen denselben, schon seit 100 Jahren produzierten Schuh kaufen. So kaufen Nutzer aus Brasilien den Schuh vielleicht, weil er sich durch sein einzigartiges Design von allen anderen Schuhen auf dem Markt abhebt, während sich die Nutzer aus den USA aus nostalgischen Gründen für den Schuh entscheiden. Hier wäre es sinnvoll, den Websitecontent auf die besonderen Kaufgründe der jeweiligen Segmente zuzuschneiden.

In so einem Fall können Sie in Google Analytics die einzelnen Segmente erstellen, für den Bericht verwenden und die IDs für die betreffenden Segmente exportieren. Anschließend können Sie Ihre Website anhand der IDs zielgruppengerecht personalisieren und die verschiedenen Nutzergruppen zu dem für sie relevanten Werbecontent weiterleiten.

Up-Selling

Wenn Sie Kunden im Laufe der Zeit immer enger an sich binden, möchten Sie wahrscheinlich auch Möglichkeiten schaffen, die Anzahl der Conversions dieser Kunden zu erhöhen. Dazu müssen Sie das Kaufverhalten der Kunden mit höheren Conversion-Raten kennen, denn auf dieser Grundlage können Sie auch Ihre anderen Kunden zu höheren Conversions animieren. Angenommen, Sie betreiben ein Reisebüro, das 8-, 10- und 15-tägige Rundreisen anbietet. Kunden, die in der Regel 10-tägige Reisen buchen, lassen sich dann womöglich mit relativ geringem Aufwand zur Buchung einer 15-Tage-Reise bewegen.

Mit dem Nutzer-Explorer können Sie untersuchen, wie Ihre umsatzstärksten Kunden mit Ihrer Website interagieren, welche Seiten sie öffnen, auf welchen Seiten sie besonders lange verweilen oder welche Werbeangebote sie anklicken. Anhand dieser Informationen können Sie dann für Ihr mittleres Kundensegment solche Inhalte und Angebote in Ihre Website aufnehmen, die Ihren kauffreudigsten Kunden am besten gefallen.

In diesem Fall sollten Sie zwei Segmente erstellen: eines für die Kunden mit mittlerem und eines für die mit hohem Umsatz. Wenden Sie das umsatzstärkere Segment auf den Nutzer-Explorer-Bericht an und untersuchen Sie das Sitzungsverhalten, um herauszufinden, wie die Nutzer dieses Segments Ihre Website nutzen, d. h., mit welchem Content sie am meisten interagieren und welcher Content zu Conversions führt. Wenden Sie dann das mittlere Umsatzsegment an und exportieren Sie die IDs der Kunden dieses Segments. Mithilfe dieser ID-Liste können Sie nun die Website so personalisieren, dass die Nutzererfahrung Ihrer Zielgruppe jener der kauffreudigsten Kunden möglichst nahekommt.

Sie können die exportierte ID-Liste auch verwenden, um damit eine Zielgruppe mit Kunden aus dem mittleren Umsatzsegment zu erstellen und dieser Zielgruppe Werbung für Reisen aus dem höheren Umsatzsegment zu präsentieren.

Remarketing

Wenn Sie das Sitzungsverhalten einzelner Nutzer unter die Lupe nehmen, erkennen Sie, wann Zielvorhaben nicht erreicht werden. Beispielsweise sehen Sie, wenn Nutzer Artikel in den Einkaufswagen legen, aber die Transaktion danach abbrechen – oder wenn sie einen Artikel kaufen (z. B. einen Hut), aber nicht das ergänzende Produkt, das sie sich ebenfalls angesehen haben (wie etwa einen dazu passenden Schal).

Fälle dieser Art sind ein hervorragender Ausgangspunkt für Remarketing-Kampagnen, bei denen Sie den betreffenden Nutzern gezielt Informationen präsentieren, die Bezug zu früheren Websitebesuchen haben. Beispielsweise können Sie Nutzer an die Artikel erinnern, die sie in ihrem Einkaufswagen haben liegen lassen, oder für Nutzer, die einen Hut gekauft haben, Anzeigen mit dem dazu passenden Schal schalten.

Anhand des im Nutzer-Explorer-Bericht festgestellten Verhaltens lassen sich Segmente erstellen und darauf basierende neue Remarketing-Zielgruppen einrichten.

Kundenservice personalisieren

Falls Ihr Unternehmen einen umfangreichen Kundenservice anbietet, können Sie sich im Nutzer-Explorer-Bericht einen detaillierten Verlauf für jeden einzelnen Nutzer anzeigen lassen. So haben Ihre Servicemitarbeiter die Möglichkeit, Hintergrundinformationen abzurufen und eine entsprechende Lösung anzubieten.

Wenn Sie zum Beispiel Immobilien vermieten, können Ihre Servicemitarbeiter nachsehen, welche Immobilien ein Nutzer in der Vergangenheit gemietet hat und welche Immobilien er sich vor der Kontaktaufnahme zum Kundenservice angesehen hat.

Kundentypen ermitteln

Sie können das Verhalten verschiedener Segmente analysieren und auf dieser Grundlage Kundentypen für das Marketing erstellen. Die verschiedenen Typen basieren darauf, wie die betreffenden Nutzer mit Ihrer Website interagieren.

So könnten Sie etwa verschiedene Segmente mit männlichen Nutzern im Alter von 18 bis 34 Jahren erstellen, die bestimmten Interessengruppen entsprechen (zum Beispiel Börseninteressierte, Sportfans oder Musikliebhaber), und diese Segmente dann auf den Bericht anwenden. Danach könnten Sie die Sitzungsaktionen analysieren, um herauszufinden, welche Produkte diese Segmente lediglich ansehen und welche sie tatsächlich kaufen oder welche Zielvorhaben sie tendenziell am ehesten erfüllen.

Verfahren

IDs exportieren

Wenn Sie den Nutzer-Explorer-Bericht segmentieren, erhalten Sie eine Liste aller IDs zu diesem Segment. Diese Liste können Sie wie folgt exportieren:

  1. Wenden Sie das Segment auf den Bericht an.
  2. Wählen Sie im Menü Exportieren das Format aus, in dem die Daten exportiert werden sollen.

Nun können Sie die exportierten IDs mit Ihren Offlinedaten zusammenführen.

Online- und Offlinedaten über Nutzer zusammenführen

Dazu stehen Ihnen zwei Optionen zur Verfügung:

  1. Exportieren Sie die Google Analytics-Daten und führen Sie sie dann mit Ihren Offlinedaten zusammen.
  2. Importieren Sie Ihre Offlinedaten und führen Sie sie dann mit Ihren Analytics-Daten zusammen.
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