Inhalt
- Sunset von Google Optimize (360)
- VWO Free Plan als Reaktion auf Optimize Sunset
- Neue E-Commerce-Dimensionen und -Metriken in GA4
- Verbesserte Suchfunktion in GA4-Accounts und -Properties
- Launch von Snowbridge
- Updates für Looker Studio
- Fivetran launcht Free Plan
- Hightouch Personalization API
- mohrstade Whitepaper | Marketing Data Warehouse – Aufbau in der Google Cloud
Liebe Leser,
das Ende von Google Optimize wurde vor Kurzem mit dem Hinweis verkündet, sich auf die Entwicklung der A/B-Testing-Funktionalität in GA4 konzentrieren zu wollen. Wir sind gespannt, wann diese verfügbar sein wird. Der Konkurrent Visual Website Optimizer (VWO) hat als Reaktion auf die Einstellung von Google Optimize schon einmal einen Free Plan gelauncht. Aber auch andere News haben uns im Januar 2023 beschäftigt. Zur Abwechslung gab es bei GA4 nur kleine Änderungen in Form von Umbenennungen. Mehr Aufmerksamkeit hingegen sollte dem gerade gelaunchten Free Plan von Fivetran, einem Tool für Data Pipelines, zukommen. Auch beim Aufbau eines Data Warehouse kann dieses Tool hilfreich sein, wie unser Whitepaper zeigt.
Viel Spaß beim Lesen.
1. Sunset von Google Optimize (360)
Nach Universal Analytics geht es nun auch den A/B-Testing Tools Google Optimize und Optimize 360 an den Kragen. Mit dem 01. Oktober 2023 werden die Tools offiziell eingestellt. Alle Experimente und Personalisierungen, die zu diesem Datum noch aktiv sind, werden automatisch beendet. Ein Zugriff auf die Tools und ihre historischen Daten wird nach Ablauf der Deadline nicht mehr möglich sein. Das Firebase A/B-Testing ist von dem Sunset jedoch nicht betroffen.
Bestehende Enterprise-Kunden (UA 360) haben die Möglichkeit, das Ablaufdatum ihrer Optimize 360-Verträge auf ein Datum vor oder zum Datum des Sunset anzupassen. Enterprise-Accounts, die bereits über GA4-Properties verfügen und sich in der Migrations-Phase zu GA4 befinden, wird zusätzlich eine kostenlose Nutzung von Optimize 360 bis zum 30. September 2023 eingeräumt.
Laut offizieller Stellungnahme will sich Google auf die Weiterentwicklung des A/B-Testings in GA4 konzentrierten und die Produkte miteinander verschmelzen, um ein noch besseres Produkt zu schaffen.
Quelle: Eigene Darstellung
2. VWO Free Plan als Reaktion auf Optimize Sunset
Als Reaktion auf den Sunset von Google Optimize und Optimize 360 launcht die VWO einen Free Subscription Plan für ihre Experimentation Platform. Laut VWO ist der Testing Starter Plan für Nutzer mit bis zu 50.000 getesteten Besuchern pro Monat kostenlos und für Nutzer mit bis zu 100.000 getesteten Besuchern pro Monat für monatlich 199 USD erhältlich. Bei höheren Frequenzen bietet die VWO auf ihre Pro- und Enterprise-Subscription einen einmaligen Sonderrabatt für Google-Optimize-Kunden.
Auf die grundlegende Frage, was mit dem VWO Testing Starter Plan zu bekommen sei, heißt es auf der Website offensiv: „Honestly, a better version of Google Optimize.“ Der Testing Starter Plan beinhaltet unter anderem folgende Leistungen und Features:
- Unbegrenzte Anzahl an Experimenten
- No-Code-Editor
- Integration zu Google Analytics und Google Ads
- Single Page Application Support
- SLA (Chat Support)
Quelle: vwo.com/pricing
3. Neue E-Commerce-Dimensionen und -Metriken in GA4
Seit Anfang Januar bietet GA4 eine Item- und Event-bezogene Version jeder bereits bestehenden E-Commerce-Metrik. Dies ermöglicht es, Produkte und relevante E-Commerce-Interaktionen separat zu analysieren. So kann beispielsweise einfach die Anzahl der Käufe pro Artikelnamen erfasst und analysiert werden. Auch eine Übersicht über die Anzahl der Käufe und Artikel pro Land steht jetzt zur Verfügung.
Exploration Reports und Data-API-Funktionen umfassen nun E-Commerce-Dimensionen/-Metriken wie Item affiliation und Item variant sowie Item-Ineraktionen wie Items added to cart, Items checked out, Items clicked in list, Items clicked in promotion, Items viewed, Items viewed in list und Items viewed in promotion.
Zusätzlich wurden einige der bereits bestehenden E-Commerce-Metriken wie folgt in ihrer Syntax/ihrem Naming geändert:
Add-to-carts → Add to carts
Item list clicks → Item-list click events
Item list views Item-list → view events
Item views → Item view events
Item purchase quantity → Items purchased
Item promotion clicks → Promotion clicks
Item promotion views → Promotion views
Quelle: analytics.google.com
4. Verbesserte Suchfunktion in GA4-Accounts und -Properties
In GA4 wurde die Suchfunktion des User Interface in Accounts und Properties kürzlich erweitert, um anhand von Keywords schneller in spezifische Bereiche im Konto oder in der Property navigieren können. Folgende Bereiche stehen per Schnellzugriff zur Verfügung:
Data Stream Details
Über die Suche lassen sich mit dem Begriff „Tracking“, einer Web Stream Measurement ID (bspw. „G-96741RTF34“) oder einer App Stream ID (bspw. „38764532“) per Schnellzugriff Details zu einem Web- oder App-Data Stream öffnen.
Account und Property Settings
Über die Suchbegriffe „Property“ und „Account“, eine spezifische Property ID/Account ID oder einen Property name/Account name lassen sich per Schnellzugriff Account oder Property Settings öffnen.
Property wechseln
Durch die Eingabe einer Property ID, eines Property name wie auch einer Web Stream Measurement ID oder App Stream ID ist über die Suchfunktion ein direkter Wechsel zu der ausgewählten Property oder dem ausgewählten Web/App Stream möglich. Dabei werden bis zu 7 Properties in den Suchvorschlägen angezeigt, die der Suchanfrage entsprechen.
Quelle: analytics.google.com
5. Launch von Snowbridge
Ende des Monats hat die Open Source Data Collection Platform Snowplow ein neues Tool namens Snowbridge für das Data Management vorgestellt. Mit Snowbridge lassen sich Daten aus diversen Quellsystemen wie AWS Kinesis, AWS SQS oder Google Pub/Sub an neue Zielsysteme weiterleiten, darunter an Apache Kafka, Azure Event Hubs und verschiedene Analysetools wie Amplitude, Braze und Iterable. Außerdem kann Snowbridge die Daten vor dem Laden filtern und in benötigte Formate transformieren.
Snowbridge ist in Go geschrieben, die in Netzwerken und Anwendungen mit geringer Latenz weit verbreitet ist. Laut Snowplow liegt die Latenzzeit im Durchschnitt bei 70 ms und bietet die Möglichkeit zur horizontalen Skalierung von Events.
Um das Tool zu nutzen, muss nicht zwangsläufig eine eigene Snowplow Data Pipeline betrieben werden, da es sich bei Snowbridge um eine von der Data Collection Platform losgelöste Anwendung handelt. Weitere Informationen zur Integration von Snowbridge gibt es hier.
Quelle: snowplow.io
6. Updates für Looker Studio
Auch Looker Studio startet mit einigen Product Updates in das neue Jahr. Seit dem Kauf von Looker und der Fusion mit Data Studio treibt Google den Ausbau des beliebten Reporting Tools kontinuierlich voran. Folgende Neuerungen gab es im Januar:
Looker Connector allgemein verfügbar
Der Looker Connector für Looker Studio wurde nun global an alle Looker Studio Accounts ausgerollt. Mit dem Looker Connector kann automatisch auf Looker-Daten innerhalb von Looker Studio zugegriffen werden, sobald ein Datensatz als Datenquelle zu einem Looker Studio Report über den Connector hinzufügt wurde.
Verbesserte Suche im Data Editor
Bei der Suche nach einem Feld im Datenbereich wird die Datenquelle der aktuell ausgewählten Komponente durchsucht. Wenn keine Komponenten ausgewählt sind, wird nach Feldern in jeder Datenquelle gesucht, die dem Bericht hinzugefügt wurde.
Verbindung zu MySQL-Instanzen mit privater IP-Connectivity
Der Cloud SQL for MySQL Connector unterstützt jetzt Verbindungen zu Cloud SQL for MySQL-Instanzen mit privater IP-Connectivity. Damit Looker Studio auf Daten in Cloud SQL zugreifen und Abfragen gegen diese Daten über eine private Verbindung durchführen kann, muss jedoch vorerst die Option „Enable private path“ unter Google Cloud Services Authorization in den Einstellungen der jeweiligen Cloud SQL for MySQL-Instanz aktiviert werden. Zur offiziellen Schritt-für-Schritt-Anleitung geht es hier.
Quelle: lookerstudio.google.com
7. Fivetran launcht Free Plan
Änderungen am Subscription Model
Beginnend mit dem 01. Februar 2023 stellt Fivetran erstmals eine kostenlose Version (Free Plan) seines Tools zur Verfügung. Die kostenlose Version löst den Standard Select Plan des Tools ab und hebt dabei das Nutzerlimit auf, welches auf einen Nutzer pro Plan beschränkt war. Alle bestehenden Kunden des Standard Select Plans werden automatisch auf den neuen Free Plan umgestellt.
Der Free Plan ist weiterhin monatlich kündbar. Die Nutzungsgrenze bleibt wie bei Standard Select mit 500.000 MAR bestehen. Sollte die Nutzungsgrenze überschritten werden, gewährt Fivetran eine einmalige Karenzzeit für einen Monat, um die Nutzung oder den Plan anzupassen.
Eine Übersicht zum Pricing-Modell von Fivetran findet sich hier.
Quelle: analytics.google.com
8. Hightouch Personalization API
Hightouch, eine der führenden Plattformen für Datenaktivierung, veröffentlichte Ende Januar mit der Personalization API eine weiteres Feature. Die Personalization API ist eine Schnittstelle mit extrem geringer Latenz, die zur Echtzeit-Personalisierung der Customer Experience genutzt werden kann. Tools und SaaS-Anwendungen können über die API in unter 30 Millisekunden Kundendaten aus dem verbundenen Data Warehouse abrufen. Die Funktion unterstützt die meisten Datenschemata und lässt sich nativ in alle gängigen Data Warehouses und transaktionalen SQL- und NoSQL-Datenbanken integrieren.
So können beispielsweise Marketingkampagnen durch die Anreicherung von Marketing-Touchpoints über die Customer-Engagement-Plattformen mit Produktempfehlungen in Echtzeit personalisiert werden. Zusätzlich bietet die API Raum für In-App- oder Web-Personalisierung, wie z. B. angepasste Suchergebnisse oder Möglichkeiten für die Optimierung von Produktexperimenten durch die Bereitstellung aktueller Kundeninformationen, wie z. B. Einschluss oder Ausschluss von Zielgruppen für das A/B-Testing.
Die Personalization API steht bisher nur Hightouch-Enterprise-Nutzern zur Verfügung.
Quelle: hightouch.com
9. Marketing Data Warehouse – Aufbau in der Google Cloud
mohrstade Whitepaper
In diesem Whitepaper zeigen wir unterschiedliche Data-Warehouse-Lösungen auf und gehen auf das Potenzial ein, das ein Cloud Data Warehouse für die Datenanalyse und das Marketing eines Unternehmens birgt. Am Beispiel der Google Cloud Platform werden zwei Ansätze für den Aufbau einer Data Pipeline für ein (Marketing) Data Warehouse vorgestellt.
Marketing Data Warehouse – Aufbau in der Google Cloud