Warum diese GA4 Analyse für Digital Analytics und Web Analytics relevant ist
Im Alltag von Digital Analytics und Web Analytics geht es oft nicht nur darum, Conversions zu zählen. Viel interessanter ist häufig die Frage, welche Nutzerinteraktionen vor einem Kauf stattgefunden haben. Genau an diesem Punkt bietet Google Analytics bzw. GA4 spannende Möglichkeiten für explorative Analysen.
In einer aktuellen Auswertung ging es darum, die ungefähre Anzahl an Käufen auf einer Website zu analysieren, wenn Nutzer innerhalb derselben Session zuvor bestimmte Elemente in der Navigationsleiste angeklickt haben. Ziel war also nicht die exakte Attribution eines Kaufs auf ein einzelnes Element, sondern ein besseres Verständnis dafür, welche Navigationsbereiche in kaufnahen Sessions besonders häufig vorkommen.
So wurde der Report in GA4 Explore aufgebaut
Für diese Fragestellung wurde in GA4 Explore ein individueller Report aufgebaut. Die Grundlage war ein Session Segment, das zwei Bedingungen kombiniert:
Zum einen musste in der Session ein purchase Event vorkommen.
Zum anderen musste das Feld Label per RegEx auf definierte Navigationselemente passen.
Anschließend wurden folgende Einstellungen verwendet:
Dimension: Label
Metrik: Event count
Filter: Event name entspricht dem jeweiligen Navigation Event
Mit diesem Ansatz lässt sich sichtbar machen, welche geklickten Navigationselemente in Sessions mit Kaufabschluss enthalten waren.
Typische Inhalte einer Data Layer sind zum Beispiel:
- Seiteninformationen wie Name oder Kategorie
- Nutzerinformationen (z. B. eingeloggt oder nicht)
- Produktdaten
- Interaktionen wie Klicks oder Formularabschlüsse
Welche Erkenntnisse die Auswertung liefert
Die Analyse liefert eine gute Annäherung an die Frage, welche Menüpunkte oder Navigationselemente in Sessions mit Käufen vorkommen. Das ist besonders hilfreich, wenn man im Rahmen von Web Analytics erste Hypothesen zur Nutzerführung entwickeln möchte.
Zum Beispiel lassen sich daraus folgende Fragen ableiten:
Welche Navigationsbereiche werden besonders häufig in Sessions mit Käufen genutzt?
Gibt es bestimmte Menüpunkte, die in erfolgreichen Sessions regelmäßig vorkommen?
Welche Navigationslogik unterstützt Nutzer möglicherweise besser auf dem Weg zur Conversion?
Gerade in der Praxis von Digital Analytics sind solche Auswertungen wertvoll, weil sie schnell Orientierung geben und konkrete Optimierungsansätze aufzeigen können.
Welche methodische Einschränkung du beachten musst
Wichtig ist, die Ergebnisse korrekt einzuordnen. Diese Analyse zeigt nicht, dass ein bestimmtes Navigationselement den Kauf direkt verursacht hat. Sie zeigt nur, dass der Klick auf dieses Element in derselben Session wie der Kauf stattgefunden hat.
Das ist ein entscheidender Unterschied.
Wenn ein Nutzer innerhalb einer Session mehrere Kategorien oder Navigationselemente anklickt und anschließend kauft, kann derselbe Kauf mehreren Kategorien zugeordnet werden. Genau deshalb kann die Summe der Käufe über alle Kategorien etwa 5 bis 15 Prozent höher ausfallen als die tatsächliche Gesamtzahl der Käufe.
Diese Abweichung ist methodisch erklärbar und sollte bei der Interpretation immer offen kommuniziert werden.
Warum der Ansatz in der Praxis trotzdem wertvoll ist
Auch wenn es sich nicht um eine klassische Kaufattribution handelt, ist der Ansatz in GA4 sehr nützlich. Vor allem dann, wenn es darum geht, schnell Muster zu erkennen und erste Optimierungspotenziale sichtbar zu machen.
Mit Google Analytics lassen sich auf diese Weise wertvolle Erkenntnisse gewinnen, etwa für:
- die Optimierung von Navigationsstrukturen
- die Bewertung von Nutzerpfaden
- die Priorisierung relevanter Menüelemente
- die Ableitung neuer UX-Hypothesen
- die Vorbereitung tiefergehender Analysen
Gerade bei Websites mit vielen Kategorien oder umfangreichen Menüs kann diese Form der Web Analytics Analyse helfen, datenbasierte Entscheidungen fundierter zu treffen.
Fazit: Was du aus der Analyse mitnehmen kannst
Google Analytics eignet sich gut, um nicht nur Käufe selbst, sondern auch die Interaktionen innerhalb kaufnaher Sessions besser zu verstehen.
Wer im Bereich Digital Analytics arbeitet, kann mit solchen explorativen Auswertungen wertvolle Hinweise darauf gewinnen, welche Navigationselemente in erfolgreichen Sessions besonders relevant sind