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#73 “Was du mit Looker Studio (früher Data Studio) für Google Ads und deinen Shop tun kannst” mit Michel Ramanarivo

Google Looker Studio ist sehr mächtig darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu holen und so zu visualisieren, dass man schlauer aus ihnen wird. Wie sich das ganz speziell für Google Ads nutzen lässt, findest du hier.

Wie Looker Studio dir helfen kann deine Daten zu verbessern, wieso das Tool so mächtig ist und was du noch alles über die Verbindung zwischen dem Google Looker Studio, Google Ads und Google Analytics wissen musst, darüber habe ich mit Michel Ramanarivo von Klickwunder in Berlin gesprochen.

Das Tool “Google Data Studio” heißt seit 2022 “Google Looker Studio”. Im Text und im Audio wirst du daher öfter auf die alte Bezeichnung stoßen.
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Was ist Google Looker Studio?

Google Looker Studio ist eine Visualisierungssoftware beziehungsweise Dashboard-Software zur Verwaltung und Veranschaulichung von Massendaten. Anders als in Google Analytics, können hier benutzerdefinierte und interaktive Berichte und Dashboards erstellt werden. Looker Studio richtet sich mit seiner relativ simplen Bedienung an unerfahrenere Analysten und ist daher auch perfekt für Einsteiger. Es gibt dem Anwender eine gewisse Hilfestellung bei der Analyse und Komprimierung von Datensätzen.

Was sind aber abgesehen von der leichten Bedienung ganz konkrete Vorteile, die Looker Studio mit sich bringt?

Vorteile

Grundsätzliche Vorteile von Google Looker Studio

Einige der wichtigsten Vorteile haben wir hier einmal für dich zusammengetragen:

  • Viele unterschiedliche Datenquellen einfach anbinden und darstellen
  • Visuelle Berichte erleichtern gerade Anfängern die Auswertung extrem
  • Lässt sich problemlos in das gesamte Google-Universum integrieren
  • Aktuelle Daten/kein manuelles Aktualisieren der Datensätze nötig
  • Keine Programmierkenntnisse oder ähnliches vorausgesetzt um Daten zu analysieren und anzupassen
  • Kostenloses Tool
  • …

Das hört sich im ersten Moment alles sehr gut an, du fragst dich aber jetzt, wie genau dir Looker Studio in deinem Unternehmen weiterhelfen könnte?

Google Looker Studio als Schnittstelle

Looker Studio kann sehr gut als Schnittstelle für deine Daten agieren. Die Daten, die in Google Ads vorhanden sind, wie zum Beispiel Klicks, Impressionen und Kosten, können wir sehr leicht in einen Looker Studio Report einbauen.

Was wir aber zusätzlich machen können, ist praktisch, diese Daten aufbohren und mit anderen Datenquellen vergleichen. Das heißt, wenn wir Google Ads verwenden, um die harten Fakten wie Klicks und Kosten abzubilden, können wir im Anschluss als Beispiel Daten aus dem Datawarehouse ebenfalls einspielen und daraus eventuell eine Schnittmenge, eine Diskrepanz oder ähnliches abbilden, um Google Ads in Relation zu stellen. So schafft man es seine Daten untereinander besser vergleichen zu können.

Das Thema Visualisierung

In Looker Studio wird das Thema Visualisierung extrem stark in den Vordergrund gestellt. Das bedeutet wir können eine tabellarische Auflistung von Kampagnen, Keywords et cetera machen, und zwar alles auf einer Seite. In Google Ads ist dies so nicht auf einer einzelnen Seite machbar. Darauf aufbauend können diese Daten noch stärker visualisiert werden, indem wir zum Beispiel Heat Maps erstellen oder vieles mehr.

Das heißt, wir können einen sehr ansprechenden Report aufbauen, der durch die vielen Visualisierungsmöglichkeiten super intuitiv wird. Denn das eine ist, sich das ein Dashboard anzuschauen und nachzudenken, das andere ist aber, auf einen Blick zu sehen und zu verstehen, was passiert. Dies macht Looker Studio so mächtig.

Wenn du jetzt also der Meinung bist, du brauchst die Google Looker Studio, beziehungsweise dein Unternehmen hat das Tool bis jetzt nicht richtig genutzt, dann melde dich gerne bei uns und wir werden dir helfen deine Website auch mithilfe dieser Daten besser zu machen!

Datenqualität verbessern

Ein weiterer großer Vorteil von Looker Studio ist die Möglichkeit der Datenbereinigung durch beispielsweise berechnete Felder. Durch Tools wie diese, kannst für eine Glättung der Daten sorgen, für eine echte Bereinigung, sodass du am Ende wirklich sauberere Daten hast als in der ursprünglichen Datenquelle.

Vorteile für dein Unternehmen nutzen

Nachdem wir dir nun einige der vielen Vorteile von Google Looker Studio aufgezeigt haben, stellst du dir sicher die Frage, wie du all diese Dinge auf dich und dein Unternehmen umsetzen kannst. Wie bekommst du deine Daten in ein sinnvolles und Aussagekräftiges Dashboard? Worauf musst du bei der Zusammenführung einzelner Datenquellen achten? Bei diesen Fragen unterstützen wir dich gerne!

Optimiere deine Webanalyse, treffe datengetriebene Entscheidungen und mache deine Website damit profitabler.

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Podcast

Tiefere Einblicke in das Thema findest du hier im Podcast “Die Sendung mit der Metrik”.

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Wenn du das Ganze lieber lesen möchtest, unten gibt’s das komplette Interview in Textform.

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In dieser Folge außerdem:

  1. Shownotes
  2. Die Folge zum Nachlesen
  3. Kommentare

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Shownotes 

Allgemein

Das war die Folge “Was du mit Data Studio für Google Ads und deinen Shop tun kannst” mit Michel Ramanarivo

Hallo? Die Sendung mit der Metrik, der Webanalyse-Podcast mit Maik Bruns und seinen Gästen. Heute mit Michel Ramanarivo. Viel Spaß!

Maik Bruns: Hey Analyse-Held, hier ist der Maik. Herzlich willkommen zu einer neuen Folge “Die Sendung mit der Metrik”. Heute mit einem Gast aus Berlin, den ich dir gleich vorstellen werde. Wir werden heute darüber reden, was du mit Data Studio Google Ads tun kannst. Und warum machen wir das? Weil wir aus Tools wie Google Ads oder Google Analytics oder wo auch immer nicht immer die passenden Informationen rausholen können oder weil wir auch gerne in puncto Reporting an Grenzen stoßen. Dann ist es eben manchmal an der Zeit, auch externe Tools zu bemühen, die uns dann unter die Arme greifen. Und eines dieser Tools, das ich eben auch ziemlich oft benutze, ist eben Google Data Studio. Wie kann uns Google Data Studio in puncto Google Ads etwas spezieller helfen? Das bespreche ich heute mit meinem Gast Michel Ramanarivo. Über Michel muss ich einiges sagen, denn wir haben eine ähnliche Mission. Wir wollen also Unternehmen weiterbringen, wir wollen Unternehmen Wachstum ermöglichen, und das ist eben auch seine Mission. Sein Werkzeug ist eben, also mein Werkzeug ist Webanalyse, sein Werkzeug ist bezahlte Werbung. Michel ist Gründer und Managing Director von Klickwunder aus Berlin, war früher auch mal bei Rocket Internet und ziemlich fit in Google Ads und Facebook Adas. Gibt auch Seminare für 121WATT, spricht auch auf Konferenzen und erzählt halt ziemlich viel auch zu seinen Themen. Michel, herzlich willkommen! #00:01:51.6#

Michel Ramanarivo: Danke schön. Sehr nett. Danke für die netten Worte. Freut mich hier zu sein. #00:01:56.6#

Maik Bruns: Ja, sehr gerne. Michel, wir haben eine gemeinsame Schnittmenge, das ist die Webanalyse, und wie bist du zur Webanalyse gekommen? #00:02:03.2#

Michel Ramanarivo: Ja, zwangsläufig im Endeffekt, wenn man das so sagen will. Wir haben im Performance Marketing, du hast es schon angesprochen, Google Ads, Facebook Ads ist sozusagen unsere DNA, unser “Täglich Brot”. Wir haben den Vorteil, vielleicht, manche würden sagen, auch den Nachteil, den wir dabei haben, ist, dass man alles messen kann. Von daher müssen wir uns natürlich anschauen, wo sozusagen der Umsatz beziehungsweise die Conversions und diese ganzen Nutzer, die im Endeffekt jemand auf der Seite haben will und wo die herkommen. Und da ist Webanalyse das Go-To-Tool beziehungsweise die Go-To-Möglichkeit. #00:02:39.0#

Maik Bruns: Und das hat dich so gereizt, dass du gesagt hast, da möchte ich enger dranbleiben und das verbinde ich einfach ganz eng mit meinem Job. #00:02:48.8#

Michel Ramanarivo: Das Spannende ist, also ich glaube, das sagen viele, die man so im Marketing immer mal wieder trifft. (unv. #00:02:54.2#) ich hatte früher überhaupt keinen Bock auf Mathematik und also wahrscheinlich hatten die meisten wohl keinen Bock auf Mathematik. #00:02:59.9#

Maik Bruns: Mhm (bejahend). Kenne ich. #00:03:01.0#

Michel Ramanarivo: Und das Spannende ist, dass ich heute, ne, und das Spannende ist, dass sich heute im Endeffekt jeder, der im Marketing arbeitet, zumindest im Performance Marketing, jeder mit Zahlen auseinandersetzt und das meines Erachtens nach auch gerne tut. Denn es macht extrem viel Spaß eins und eins zusammenzurechnen, aber komplexe Situationen zu haben, wie ein Kanal den anderen beeinflusst beziehungsweise warum, Thema Attribution, warum ich hier nur einen Teil habe und hier einen anderen Teil. Wie kann ich diese Conversion Rate optimieren et cetera. Diese ganzen Zusammenhänge, das macht im Endeffekt extrem viel Spaß. Ich glaube sozusagen rauszufinden, warum etwas in den Kampagnen, warum etwas, was man eingestellt hat oder eine Message, die man im Endeffekt an den Nutzer, an den Kunden weitergeben will, warum das funktioniert hat, ich glaube, das macht Spaß im Endeffekt extrem viel Spaß. #00:03:44.9#

Maik Bruns: Das sehe ich sehr ähnlich. Also mir geben Zahlen als solche auch nichts. Nur sobald du darüber nachdenkst, dass hinter jeder Zahl, die du siehst, und ganz gleich, wo du siehst, ob du sie jetzt in einem Silo siehst, also in einem Ads-Kanal beispielsweise oder in einem Organic oder so, sobald du irgendwie Zahlen dort hast, kannst du immer eine Geschichte damit verbinden. Das heißt, du hast da Menschen dahinter und du hast Situationen dahinter, das heißt, du verbindest Zahlen mit etwas Spezifischem. Ich glaube, dann wird die Nummer einfach spannend, dann bist du weg aus diesem Theoretischen, sondern dann bist du einfach in einer sehr tiefen Praxis, und dann machen Zahlen wahnsinnig viel Spaß, wie ich finde. Ja. Was machst du täglich? Also ich habe grad schon gesagt, ihr macht viel Facebook Ads, ihr macht viel Google Ads vor allen Dingen auch, und habe ich das damit treffend beschrieben? #00:04:30.0#

Michel Ramanarivo: Ziemlich genau. Also der der Großteil der Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten und die sozusagen an uns herantreten, kommen genau aus dem Grund zu uns. Wenn man so möchte, wir arbeiten viel mit diesen Digital Native Unternehmen, das heißt Unternehmen, die angefangen haben, entweder mit einem Online-Shop oder mit einer Online-Plattform, um sozusagen ihr Produkt oder ihre Dienstleistung an den Mann zu bringen oder an die Frau zu bringen. Mittlerweile, das weißt du selber oder das wissen wir in der ganzen Digitalbranche, stürzen sich natürlich auch andere Unternehmen, ich sag mal etwas vielleicht ältere Unternehmen, mittelständige Unternehmen, die stürzen sich natürlich auch extrem auf diesen Bereich und treten in dem Zusammenhang eben an uns heran, um genau diese beiden großen Kanäle in Angriff zu nehmen. Denn das sind noch immer die großen Kanäle, die die meisten nutzen würden, um erstmal sozusagen die Füße ins Wasser zu halten bezüglich digitaler Werbung. Einmal die Google-Ads-Plattform, die mehrere Unternetzwerke umfasst wie eben natürlich die Suche, Display, Shopping et cetera, und dann eben auch die Facebook-Plattform, wo unter anderem auch Instagram gebündelt ist. Und von daher deckt man mit diesen zwei sage ich mal übergeordneten Netzwerken deckt man im Endeffekt da schon relativ viel der bezahlten Werbung ab. Und von daher ist das tatsächlich, wo man auch den ganzen Tag auch mal mehr als 8 Stunden am Tag wirklich verbringen kann. #00:05:45.9#

Maik Bruns: Mhm (bejahend). Ja. Kenne ich. So, jetzt haben wir die Situation, wir reden heute unter anderem auch über Data Studio und wie das Data Studio diese Tools quasi so miteinander verquicken kann, über die wir jetzt reden, dass es am Ende großen Spaß. Und im Kern wollen wir uns heute mit Google Ads beschäftigen, weil wir da jetzt beide auch so die größte Schnittmenge erstmal so gesehen haben. Also wenn wir jetzt die These aufstellen, Google Ads plus Data Studio plus Google Analytics, was kommt dann dabei raus? #00:06:15.3#

Michel Ramanarivo: Ja, in den meisten Fällen was sehr Gutes. Das sind aber glaube ich ein paar Freiheiten, die dahinterstecken, die man beachten sollte oder die man zumindest im Hinterkopf haben sollte. Du hast ja in einer deiner letzten Shows auch darüber gesprochen, wie wichtig das ist, verschiedene Plattformen miteinander zu verknüpfen. Das ist im Endeffekt auch hier die Grundlage. Ich nehme immer diese Tools so ein bisschen und versuche die in Ordner zu stecken. Weil wir haben, du hast es vorhin angesprochen, wir treffen uns ab und zu auch auf verschiedenen Konferenzen oder sehen uns in Workshops immer mal wieder, dass die Leute / für manche ist es nicht immer greifbar, wann ist wer sozusagen sinnvoll oder wann ist welches Tool sinnvoll. Ich versuche das immer so einzuordnen, dass wir sozusagen Google Ads als Kampagnenplattform haben, ein Google Analytics als Datenplattform und ein Data Studio als Visualisierungsplattform. Das bedeutet, jedes Tool hat, wenn man so möchte, seine eigene Berechtigung natürlich, aber dementsprechend auch seinen eigenen Nutzen oder auch eine bestimmte Art, die man am Tag sozusagen einbauen muss. Also man würde jetzt als Manager, also als Company Manager würde man wahrscheinlich wenig in Google Ads sich Zahlen anschauen oder Kampagnen. In den etwas selteneren Fällen, während dann ein Data Studio Report natürlich sowohl dem Company Manager als auch dem Account Manager Daten geben muss. Das heißt, die Anwendungsfälle sind unterschiedlich, aber zusammen bilden sie natürlich ein großes Bild ab. Ich glaube, da muss man einfach so ein bisschen diese Schnittmenge bilden zwischen a) was will ich sehen und b) was muss wer sehen? Also jeder hat so seine eigenen Fragen eventuell und seine eigenen auch Probleme, um den nächsten Schritt herauszufinden, und da muss man schon darauf achten, dass sich das entsprechend einstellt. Wir kennen das, vielleicht für die, die Google Ads verwenden, wir kennen das, dass wir in Google Ads Spalten einstellen können, Spalten-Ansichten, um eben jeden Tag, wenn man reinschaut, eine bestimmte Ansicht zu haben. Das lässt sich natürlich deutlich vereinfachen, wenn man ein Data Studio hintendran schaltet. Google Analytics hat, ich glaube, du hast es in einer deiner vorletzten oder vor 3 Folgen darüber gesprochen, wie die Unterschiede sind zwischen den Plattformen, also von Google Analytics zu einem Facebook zu einem Google Ads, und das bedeutet, wenn man diese zwei Plattformen, also Google Ads plus Google Analytics mit Data Studio verknüpft, kann es natürlich auch dazu kommen, dass hier Diskrepanzen auftreten von den Zahlen. Deswegen bin ich der Meinung, dass es sehr sinnvoll ist als Unternehmen, sich auf eine Quelle zu einigen, die der Großteil der Verantwortlichen sozusagen nutzt, um Zahlen herauszufinden. Es gibt auch noch Unternehmen, die Data Warehouse verwenden, also ihre eigene Datengrundlage, ein eigenes Datenbanksystem, und das muss natürlich entsprechend dann auch wieder angeknüpft werden. Das heißt, ja, es ist gut, es zeichnet ein sehr großes Bild, wenn man diese Plattformen verbindet, aber es ist glaube ich auch wichtig zu verstehen, a) wer schaut sich das an und b) welche Datengrundlage verbinde ich im Endeffekt? Das heißt, ich würde vielleicht diese Formel, die du aufgestellt hast, eventuell lieber ein bisschen aussplitten, Google Ads + Data Studio = sehr gut, oder Google Analytics + Data Studio = sehr gut. #00:09:24.1#

Maik Bruns: Mhm (bejahend). Das ist eine sehr schöne Sache. Ja. Vor allen Dingen, wenn wir dann die Daten tatsächlich in einen Topf werfen, müssen sie dann sehr konkrete Fragen beantworten können. Eine Sache finde ich immer sehr wichtig, wenn wir darüber sprechen, was es bedeutet eine Visualisierungssoftware zu nehmen oder eine Dashboard-Software, je nachdem wie du es jetzt nennen möchtest. Und das ist nicht nur, wer schaut sich das hier an, sondern wie stark können wir Daten hier verdichten? Weil ich glaube, der große Unterschied ist in der Anwendung, und du hast es auch schön herausgestellt, in Ads im Reporting-System sind wir in der Lage noch Spalten zu ergänzen, wir können noch diese Einstellung tätigen, jene Einstellung, so, aber das kann dann vielleicht derjenige, der sehr tief im Thema ist und der kennt sich dort aus, der kann da vielleicht ein bisschen was machen. Aber jemand, der keine Ahnung hat, der vielleicht nur einen Report möchte, der nur sich den Status Quo vor Augen führen möchte, der ist dieser Sache nicht mächtig. Das heißt, der wird nicht in der Lage sein mit diesem Google Ads System so tief umzugehen wie der Ad-Manager selber. Und der braucht einfach eine Hilfestellung, der braucht dann einfach eine Visualisierungssoftware, die es ihm ermöglicht, diese Dinge möglichst komprimiert so zu erkennen und vielleicht sogar noch interaktiv zu gestalten, dass er ein bisschen mit Klicken hier und Klicken da sogar die Daten noch verändern kann, um für sich erste oder meinetwegen weitere Insights auch rauszuholen. Ich glaube, genau dann spielt Data Studio extrem mittlerweile seine Stärken aus, weil genau dieser Punkt Interaktion, der wird immer stärker fokussiert, finde ich, so gerade mit den letzten Feature-Updates. Können wir gleich noch mal drüber reden, was denn so nötig ist, um gute Dashboards auch für Google Ads zu machen. #00:11:00.6#

Maik Bruns: Vielleicht noch eine Sache dazu. Also ja, ja, ich finde das extrem spannend, wir als Menschen sind ja Gewohnheitstiere. Das bedeutet, wenn wir im Endeffekt einmal etwas uns angewöhnt haben, ist es sehr schwer, das aus uns rauszukriegen. Du machst es jetzt auch schon eine Weile, ich mach es jetzt auch schon über 10 Jahre mit diesem ganzen Digitalen und dieser ganzen Webanalyse beziehungsweise Daten herausarbeiten aus den Kampagnen, aus den Marketingkampagnen. Es ist so spannend, wenn man sich das anschaut, wie sich das entwickelt hat. Denn selbst heute sehe ich immer noch in den Workshops oder auch in Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten oder Leute aus Unternehmen, die auf uns zukommen bezüglich Fragen mit eben, wie finde ich diese Zahlen heraus, die immer noch nicht zum Beispiel Data Studio nutzen als kostenloses Tool. Das finde ich wiederum spannend, dass dann auch sehr viele, zum Beispiel in Excel, ist die klassische Analyse-Plattform, die wir früher hatten, oder eben irgendein anderes System verwenden. Manche haben das dann versucht in den Google Sheets mittlerweile so ein bisschen umzubauen, um es dann ein wenig dynamischer zu gestalten mit irgendwelchen automatisierten Abfragen unter Umständen, die leider teilweise gar nicht funktionieren, dann wenn sie eingebaut sind zum Beispiel bei den meisten, bei denen ich es dann sehen darf. Also von daher, das ist schon sehr, sehr spannend, wie schwer es auch ist, Data Studio als im Grunde wirklich, ich will nicht sagen einfaches Tool, aber im Endeffekt ein sehr sinnvolles Tool, das die Effizienz wahrscheinlich im Workflow steigern kann. Du hast schon gesagt, ich kann die Daten automatisch aktualisieren, ich brauchte da nicht Daten neu hochzuladen. Ich kann mir Filter einstellen, die ich mir später direkt mit Klick verändern kann. Ich kann Datumszeiträume verändern ohne Probleme. Das heißt, eine extrem effiziente Arbeitsweise, die im Endeffekt bei sehr vielen noch gar nicht verwendet wird. Und das finde ich so spannend, deswegen freue ich mich auch, dass wir darüber reden heute, weil ich glaube, es ist einfach für die meisten, wenn nicht sogar für jeden, der im Marketing arbeitet, und das noch nicht mal Performance Marketing sein, es reicht, wenn das sozusagen einfach nur Datenanalyse mit Website-Traffic ist, ein Data Studio zu verwenden, und wenn es nur die grundlegendste Version ist. #00:13:01.3#

Maik Bruns: Ja. Für mich ist das Tool mittlerweile eines der Werkzeuge, und jetzt werfe ich hier einfach mal ein Buzzword rein, eines der Werkzeuge für Datendemokratisierung im Unternehmen. Also wirklich das Zugänglichmachen von Daten im Unternehmen, die man dann auch versteht diese Daten. Also so aufzubereiten die Daten, dass wirklich jemand, der mit Analyse sonst nichts zu tun hat, der nicht mal weiß im Prinzip, was die einzelnen Kern-Metriken vielleicht auch im Grunde bedeuten, der es aber einfach anhand der Kurvenlage oder anhand der Zielgrafik oder was auch immer man wählt als Visualisierung, der das relativ schnell erkennen kann und der verstehen kann, hey, pass mal auf, mit Daten können wir irgendwas bewirken. Das ist etwas, was in vielen Unternehmen fehlt. Da gibt’s dann halt die ein, zwei Nerds, die sich vielleicht ein bisschen mit Analytics auskennen oder vielleicht auch mit Google-Ads-Reporting, und die dann vielleicht für sich auch ein Dashboard machen. Aber ich glaube, entscheidend ist, dass ein Unternehmen versteht, was es mit Daten bewirken kann, damit alle damit klarkommen, dass jetzt Daten auch eine Rolle spielen beim Entscheidungsprozess und dass das auch nichts Schlimmes ist, sondern dass es dem Unternehmen hilft besser zu werden in den Dingen, in denen es besser werden will. Ich sehe mittlerweile immer mehr in Unternehmen, dass da sich jemand einen großen Bildschirm bestellt und den einfach nur auf so ein Stativ stellt und dort einfach nur den ganzen Tag einfach nur angezeigt wird, was passiert gerade auf unserer Website und was haben unsere Kampagnen bewirkt und so weiter, damit alle, die dort vorbeigehen sehen, guck mal, da passiert wieder irgendwas. Jetzt geht der grünen Pfeil nach oben, jetzt ist der rote Pfeil nach unten und so weiter. Also irgendwie so ein Gespür dafür bekommen, dass was passiert. Und ich glaube, das ist ganz wichtig, die Leute so ins Mitmachen zu kriegen, um mit Daten wirklich was bewirken zu können. #00:14:39.1#

Michel Ramanarivo: Total. Aber da geht’s auch schon los. Ich meine, das ist so ein sehr gutes Beispiel und ich glaube, das ist auch schön, so ein bisschen diese Sensibilität dafür zu wecken bei den entweder Mitarbeitern oder bei den Verantwortlichen im Team, um zu sehen, es geht nach oben, es geht nach unten, wir haben vielleicht irgendwo ein Problem oder wir haben irgendein Art von Fragestellung, die man sich anschauen muss. Aber wir sehen das zum Beispiel sehr, sehr häufig, unabhängig davon, ob wir mit denen zusammenarbeiten mit den Unternehmen oder dann nicht, ist, dass, wir wollen alles tracken, aber die Daten dann auszuwerten, machen die allerallerwenigsten. Das heißt, wir brauchen, also Google Analytics, zum Beispiel Enhanced E-Commerce für Online-Shops, ja, wir müssen das unbedingt einstellen, aber sich die Daten angeschaut haben dann die wenigsten nach 6 Monaten. #00:15:21.5#

Maik Bruns: Ja. #00:15:21.4#

Michel Ramanarivo: Und das finde ich immer wieder so ein bisschen schade, dass es immer noch auch für viele, die das schon lange machen, immer noch so eine, ich will nicht sagen eine Blackbox ist, aber schon ein Grau-Raum ist, in dem man das Gefühl hat, ich muss es tracken, dann bin ich auf dem richtigen Weg, aber ich schaue mir die Daten dann irgendwann mal an. Und das finde ich einfach so ein bisschen schade, deswegen meinte ich auch eingangs, es ist meiner Meinung nach sehr wichtig, dass man sich zumindest auf eine Datengrundlage einigt, sei es Google Analytics, sei es Google Ads, je nachdem wer sich das anschaut, damit man zumindest, was das angeht, im Unternehmen eine Sprache spricht bezüglich Traffic, bezüglich Conversions. Und das geht leider meiner Meinung nach immer noch unter, diese Euphorie oder diese Ambitionen alles tracken zu wollen, dann aber leider nicht auszuwerten. Und das sehen wir halt einfach viel, viel zu häufig. #00:16:10.6#

Maik Bruns: Ja, superwichtig, was du sagst. Lass uns mal konkret darüber reden, was Google Data Studio und Google Ads in der Kombination gut machen kann. Also Datengrundlage ist in dem Moment dann vielleicht, können wir uns jetzt in Anführungszeichen “aussuchen”, ob wir uns die Daten aus Google Analytics oder aus Google Ads holen, Hauptsache wir haben eine einheitliche Quelle irgendwo. Was konkret gehört denn jetzt auf so ein Data Studio Dashboard, wenn wir Google Ads damit verbessern wollen? Wie macht ihr das? #00:16:37.6#

Michel Ramanarivo: Ja, das Coole ist, dass / also sagen wir so, das Einfache ist, wir können die Daten, die wir in Google Ads haben, wenn man so will, natürlich direkt übernehmen, Klicks, Impressions, Kosten et cetera, all diese Daten, die wir sowohl in Analytics als auch in Google Ads haben, die können wir schon mal per se in einen Data Studio Report einbauen, ganz simpel. Was wir aber zusätzlich machen können, ist praktisch, diese Daten aufbohren. Das heißt, wir können sogenannte berechnete Felder, das kennen vielleicht einige noch aus Excel, können wir hinzufügen und uns Daten selber berechnen. Also es gibt auch in Google Ads mittlerweile die Möglichkeit, eigene Spalten einzufügen, berechnete Werte, wie zum Beispiel KUR, Kosten-Umsatz-Relation für Online-Shops et cetera. Das können wir hinzufügen, berechnete Felder, was immer noch sehr, sehr wenig verwendet wird. Und dann können wir sogar Formeln verwenden, das heißt, wir können Ableitungen machen aus verschiedenen Situationen heraus, um rauszufinden, ob wir auch mit den Kampagnen auf dem richtigen Weg sind. Und das kann, und das ist das Spannende, das kann auch aus mehreren Datenquellen entstehen. Das heißt, wenn wir dann Google Ads verwenden, um sozusagen die harten Fakten wie Klicks und Kosten, können wir dann als Beispiel Daten, hausinterne Daten aus dem Datawarehouse ebenfalls einspielen und daraus eventuell entweder eine Schnittmenge, eine Diskrepanz oder ähnliches abbilden, um Google Ads in Relation zu stellen. Denn Inhouse-Daten sind häufig leicht abweichend von natürlich Google Ads und Google Analytics, je nachdem wie gut sozusagen diese Plattformen dann aufgebaut sind. Aber man hat im Endeffekt eine Möglichkeit seine Google-Ads-Daten besser zu bewerten. Das ist das eine, glaube ich, was sehr, sehr spannend ist. Was auch nicht immer einfach in der technischen Umsetzung ist, aber was sehr, sehr schön ist, um zumindest mal eine Plattform zu haben, ich mache einfach dieses Dashboard auf und fertig. Dazu muss man auch sagen, jetzt mal rein Haus aus Plattformsicht, ein Data Studio Report lädt die Daten deutlich schneller als ein Google Ads Report. Also wenn ich jetzt in Google Ads mir einfach nur die Spaltenansicht aufmachen will, manchmal gehen wir dann an die Decke, wie lange das dauert, bis diese Plattform geladen hat. Also mal unabhängig davon. Das andere, was sehr, sehr spannend ist, wir können eben das Thema Visualisierung hier extrem stark in den Vordergrund stellen. Das bedeutet wir können natürlich eine tabellarische Auflistung von Kampagnen, Keywords et cetera machen, und zwar alles auf einer Seite. In Google Ads können wir das nicht auf einer Seite machen, sowohl nicht in der Spaltenansicht als auch nicht in der Reportansicht, sondern wir müssen separate Reports erstellen. Das bedeutet, wir haben einen Report pro Kampagnenübersicht zum Beispiel, was sind meine Top-Kampagnen anhand der Conversions, und was sind meine Top Keywords oder meine Flop Keywords anhand der Kosten ohne Conversions. Das sind aber zwei Reports, auf die ich jeweils separat zugreifen muss. Natürlich kann ich mir dafür zwei, drei Reiter in meinem Browser öffnen et cetera so wie das die meisten Marketing-Menschen wahrscheinlich tun werden, aber in Google Data Studio kann ich mir alles auf eine Seite setzen, das ist das eine. Das ist sehr, sehr schön. Und darauf aufbauend kann ich aber jetzt diese Daten noch stärker visualisieren, indem ich zum Beispiel Heat Maps erstelle, sei es geografische Heat Maps, sei es vielleicht auch in der Tabelle Heat Maps sozusagen hervorzuheben, diese Datenvalidierung hervorzuheben, wo sind sozusagen die meisten Conversions dann. Dass wir dunkelblauer werden, da, wo weniger Conversions sind, das wird hellblauer et cetera. Das heißt, ich kann einen sehr ansprechenden Report machen, denn das eine ist, sich das Ding anzuschauen und nachzudenken, das andere ist sozusagen, auf einen Blick zu sehen, was passiert. Und das ist gerade für je nachdem wer das nutzt sehr, sehr wichtig. Von daher auf technischer Ebene gibt es glaube ich ein paar tolle Möglichkeiten und dann eben auch auf Visualisierungsebene gibt es ein paar tolle Möglichkeiten, um die Datengrundlage für sowohl den Account Manager als auch den Company (unv. #00:20:24.9#) rauszuarbeiten. #00:20:26.7#

Maik Bruns: Also gerade dieses Thema berechnete Felder ist so unglaublich mächtig, man unterschätzt das total. Weil das ist jetzt nicht nur so, du kannst hier nicht nur deine Kosten-Umsatz-Relation berechnen, wie du gerade auch schon gesagt hast, oder ein paar Formeln und Ableitung machen, sondern du kannst sogar deine Daten so aufbereiten, dass du weniger schlechte Datenqualität hast. Beispiel, du bist in der Lage alle Kampagnennamen beispielsweise auf Kleinschrift umzustellen und nicht mehr diese Groß-/Kleinschreibungsfehler drin zu haben, die man häufig auch in Kampagnennamen mal drin hat. Das sind so Dinge. Du kannst mit Data Studio dort auch für eine Glättung der Daten sorgen, für eine echte Bereinigung, sodass du am Ende wirklich sogar sauberere Daten hast als in der ursprünglichen Datenquelle. Das ist schon eine große, große Hilfe. Mal abgesehen davon, dass du eben tatsächlich wirkliche, jetzt muss ich das Schlagwort nochmal nennen, wirkliche KPIs auch, also deine Key Performance Indicators, deine Kennzahlen fürs Unternehmen einfach da reinbringen kannst, weil du sie dort in der Regel schon berechnen kannst, es sei denn es fehlen dir halt irgendwelche Daten in Data Studio, um das auszugleichen. Das Visualisierungsding ist halt echt stark, weil nicht nur, dass jetzt gerade in Data Studio sehr viele neue Visualisierungen quasi im Anrollen sind, weil es jetzt diese Community Visualization gibt, also wo jetzt quasi jeder seine eigene Visualisierung programmieren kann, wenn er dessen mächtig ist oder sie anderen zur Verfügung stellen kann. So, das heißt also, Visualisierung ist quasi keine Grenzen mehr gesetzt, wenn man jemanden kennt, der sich ein bisschen damit auskennt, sondern auch die Standardvisualisierungen sind auch schon so gut mittlerweile und daran arbeiten die auch immer weiter, dass es wirklich schon echt Spaß macht damit was aufs Board zu werfen. Mal abgesehen davon, dass du eben unfassbar viel auch anpassen kannst. Und das finde ich halt so, gerade wenn du mit Unternehmen sprichst, finde ich das sehr, sehr spannend, du kannst einen Report quasi komplett branden, du kannst also das Logo reinwerfen, du kannst die Logofarben anpassen, du kannst die Linienfarben anpassen, du kannst dann mit Hilfe der ganzen Anpassungen die Fakten herausheben, die du aus dem Chart gerade herausheben möchtest. #00:22:26.4#

Michel Ramanarivo: Und das in der kostenlosen Version wohlgemerkt. #00:22:28.4#

Maik Bruns: Und das in der kostenlosen Version, genau. Das ist nicht mal eingeschränkt. #00:22:30.7#

Michel Ramanarivo: Es gibt ja ein paar Tools, die ähnliche Reports oder Dashboards Möglichkeiten geben, wo du dann eben dafür zahlen musst, und deswegen finde ich das so spannend, dass gerade für viele, die entweder im Marketing noch nicht so viel Budget oder auch noch nicht so viel Erfahrungen haben, dass sie da ganz simpel, wie du sagst, einen individualisierten Report erstellen können, der jedes Mal funktioniert. #00:22:51.3#

Maik Bruns: Ja. Jetzt mal ganz konkret / #00:22:55.8#

Michel Ramanarivo: Ja, nee, ich wollte noch zum Thema Konkretisierung beziehungsweise Darstellung noch kurz was sagen, und zwar jetzt aus Google Ads Sicht ist es für uns zum Beispiel sehr wichtig zu verstehen, aus welchem Netzwerk kommen die Leute? Kommen die aus Display, kommen die aus dem Suchnetzwerk, kommen die aus den Shopping-Kampagnen oder nutzen die zum Beispiel in der Suche allgemeine Suchbegriffe oder nutzen sie Eigenmarken, also Trademark-Begriffe, die sozusagen die Marke, nach der eigenen Marke suchen? All solche Feinheiten, dafür nutzen wir im Performance Marketing in der Regel, und die meisten werden das sicherlich kennen, Namensgebungen für die Kampagnen. Das heißt, wir versuchen die Namen, die Kampagnennamen so aufzuarbeiten, dass wir diese Elemente voneinander trennen können. Das Coole ist, dass wir eben in Data Studio diese Filter sozusagen voreinstellen können, um ähnlich wie, in Google Ads lassen sich auch Filter voreinstellen, um dann aber sofort die Datengrundlage über den gesamten Report, sei es Keywords, sei es Kampagnen, Anzeigengruppen, Anzeigen, egal was es ist, um dort direkt die Filter zu haben und auf einen Blick sämtliche Ebenen überprüfen zu können anhand dieser Filter. Und das finde ich eben weiterhin ein extrem starkes Tool, was auch dafür spricht wie gesagt berechnete Felder beziehungsweise auch Filter ordentlich zu verwenden, denn das wird auch häufig unterschätzt, wie stark diese Filterfunktion in Google Ads, äh in Google Data Studio mittlerweile ist. #00:24:10.0#

Maik Bruns: Ja. Also mir ist so, also jetzt mal abseits der Google-Ads-Welt, so Mini-Audits mache ich zum Beispiel sehr häufig oder Webanalyse-Mini-Audits mache ich sehr häufig mit dem Data Studio Dashboard, dass ich mir komplett nur dafür eingerichtet habe, um herauszufinden, ob es hier irgendwelche Fehler gibt oder so. Also das kann sehr, sehr tief gehen, je nachdem wie gut man so im Filter schreiben ist und je nachdem wie gut man so darin ist, sich auch Übersicht zu verschaffen. Und darum geht’s ja immer noch, es geht darum, mit Data Studio zu verdichten die Informationen, die wir haben wollen, damit wir nicht überfrachtet sind, sondern damit wir die wesentlichen Dinge sehen. Und dann musst du am Ende mit Filtern arbeiten, einfach um die Daten schon raus zu werfen, die du nicht sehen willst. #00:24:46.7#

Michel Ramanarivo: Genau. #00:24:47.8#

Maik Bruns: Und das wird total unterschätzt. Genau. Ganz konkret, wenn ihr jetzt in die Visualisierung geht, also man kann jetzt nicht alles in Tabellen darstellen, das halte ich sowieso oftmals für fragwürdig das zu tun, weil Tabellen brauchen einfach unheimlich lange, um verstanden zu werden, aber wie schafft man es denn zum Beispiel die Performance von Kampagnen zu bewerten etwa? Wie macht ihr das? #00:25:11.7#

Michel Ramanarivo: Also wir haben in so einem Report in der Regel mehrere Ansichten. Es gibt eine Ansicht, weil häufig im Performance Marketing arbeiten wir mit Zielen, das bedeutet, wir haben ein Werbebudget von X, das wir versuchen über einen bestimmten Zeitraum eben einzuhalten oder eben wir haben Conversion-Zahlen, die ein Unternehmen erreichen möchte und versuchen das einzuhalten. Das bedeutet, was wir häufig als ersten Teil innerhalb des Reports haben, ist eine Übersicht von Stand heute zu aktuellen Zahlen. Das bedeutet, als Beispiel, wir wollen 100.000 Euro im Monat an Werbung, an Werbekosten ausgeben oder haben die zur Verfügung und unsere Run Rate ist gerade bei irgendwie 90.000, das heißt, wir haben noch 10.000 übrig, eventuell können wir noch bestimmte Kampagnen anpassen, sodass wir das Geld noch ausgeben und dann natürlich auch die Conversions dementsprechend nachziehen. Oder eben genau das Gegenteil, Run Rate ist 120.000, unter Umständen müsste man ein bisschen runter drehen, um das Budget einzuhalten. Also das ist eine der Ansichten, die für uns sehr, sehr wichtig ist, und die wir uns tatsächlich täglich dann auch anschauen, um zu verstehen, wie ist die Run Rate. Denn eine Run Rate kann sich natürlich extrem stark beeinflussen lassen durch zum Beispiel einen Sale übers Wochenende im E-Commerce oder über irgendein Highlight, was in einem Bericht im Fernsehen erwähnt wurde und die Leute greifen jetzt auf die Seite zu und wollen sich auf einmal überall anmelden. Das kann natürlich das beeinflussen, wodurch dann eben es schon sehr wichtig ist, sich das täglich anzuschauen, zumindest in den meisten Unternehmen. Also das ist die eine Ansicht, die wir haben, das sind praktisch Zahlenfelder, die relativ nackt sind, die im Hintergrund unter Umständen aber eben die angesprochenen Filter verwenden. Das bedeutet, sagen wir mal, Kampagnen, die nur Suchnetzwerk betreffen, haben soundso viel ausgegeben, Kampagnen, die nur Display-Netzwerk ausgegeben haben, äh betreffen, haben soundso viel ausgegeben. Das heißt, das sind reine Felder-Ansichten und die können sich unter Umständen je nach Unternehmen auf Länder beziehen. Das bedeutet, wie viel haben wir in Land A und Land B, Land C ausgegeben, beziehungsweise wie ist da die Run Rate? Also das ist eine der Ansichten, die wir haben, unabhängig von der Tabelle. Denn wie du richtig sagst, eine Tabelle muss man noch mal in Zusammenhang setzen die verschiedenen Elemente, die drinstehen, Felder, Kosten 50.000 Euro, das ist klar. Also da kannst du nicht viel interpretieren sozusagen. Das ist eine der Ansichten. Die zweite Ansicht ist, jetzt spezifisch in unserem Fall für lokale Unternehmen, die Regionalität, also das heißt, wie stark sind die Zugriffe aus bestimmten geografischen Bereichen, und für nationale oder internationale Unternehmen eher eventuell sowas wie die Gerätschaften, also wie viele Nutzer sind über Geräte A, also zum Beispiel Mobilgerät oder eben Desktop, Tablet gekommen, und das dann unter Umständen auf Kampagnen runtergebrochen oder eben dann Keyword-Ebene. Im Suchnetzwerk ist natürlich das Keyword, wenn man so möchte, das Herz jeder Kampagne. Das bedeutet, wir versuchen auch sehr stark an den Keywords und Suchbegriffen uns zu orientieren und nutzen das dann im Endeffekt auch als Grundlage. Also man hangelt sich sozusagen da Schritt für Schritt durch. Die meisten, die eventuell zuhören und im Google-Ads-Bereich arbeiten, werden das nachvollziehen können. Man schaut sich vielleicht erstmal die übergeordnete Ebene an, Kampagne, habe ich so und so viel ausgegeben, welche Elemente sind da drin, also welche Themen umfassen die Keywords, und dann schaue ich mir eben die darunterliegenden Elemente weiterhin an. Das machen wir zum Beispiel auf täglicher Ebene, in manchen Fällen auch ein bisschen größere Abstände. Aber dadurch schaffen wir das in Data Studio ein Bild zu bauen, das uns unsere nächsten Schritte, wenn man so möchte, vorhersagt, wir unsere Schritte darauf hingehend anpassen. #00:28:45.5#

Maik Bruns: Ja. Je mehr Performance und je mehr Umsatzanteil die Website am Ende am Gesamtunternehmen hat, desto täglicher würde ich das mal formulieren. #00:28:57.0#

Michel Ramanarivo: Das ist richtig. Ja. Also vor allem das Ding ist, was ist Performance? Also viele Unternehmen sagen natürlich, ja, Performance, Performance, aber was ist eigentlich Performance? Du hast jetzt gerade gesagt, das eine kann Umsatz sein. Für die Unternehmen, die aber vielleicht zum Beispiel noch gar keinen Umsatz messen, das sehen wir auch häufig, wir haben E-Commerce Unternehmen oder zum Beispiel sowas wie Abo-Modelle, die dann aber teilweise gar keine Umsatzzahlen übergeben oder nur teilweise Umsatzzahlen übergeben, dann ist das gar keine KPI, weil wir das gar nicht richtig tracken können. Das bedeutet, da muss man andere Umsatzelemente, äh Performance-Zahlen zu Rate nehmen. Ist es vielleicht der Gewinn? Ist es vielleicht der reine Zugriff, die reinen Zugriffszahlen, also Klicks? Was ist es? Auch das muss man natürlich pro Kampagne unterscheiden. Also wenn wir jetzt in Google Ads bleiben, dann ist natürlich eine Display-Kampagne auf eine andere Grundlage zu legen als eine Google-Suchkampagne, als eine Google-Shoppingkampagne, als eine YouTube-Kampagne, als eine App-Kampagne. Und das lässt sich nicht leider alles immer mit der gleichen Brille begutachten. Deswegen ist es sehr wichtig, eben anhand davon auch die entsprechenden Daten beziehungsweise Reports aufzustellen, damit sich da die Daten besser auslesen lassen können. #00:30:11.0#

Maik Bruns: Mhm (bejahend). Da bin ich komplett bei dir. Wir hatten ja vorhin so ein bisschen laissez faire gesagt, da holst du dir dann die Daten aus Google Ads. Aber es gibt ja noch wesentlich mehr Konnektoren, die ihr quasi anzapfen könnt, um Daten aus dem gesamten Anzeigen-Universum von Google rausholen. Nutzt ihr ganz konkret im wesentlichen Google Ads oder geht ihr auch auf so Sachen wie Search Ads 360 oder geht ihr über Umwege auch, dass ihr euch die Daten aus irgendeinem Ads-System vielleicht erst in Google Sheets holt und das dann wiederum an Data Studio anschließt, oder wie geht ihr da vor? #00:30:45.5#

Michel Ramanarivo: Ja, also Konnektoren, im Endeffekt nichts anderes als Datenquellen. Wir können jetzt mittlerweile, das ist auch wieder Thema Gewöhnung, wir können jetzt mittlerweile seit ein paar Wochen, Monaten bis zu vier Konnektoren in einen Data Studio Report einfließen lassen. Es ging ja eine ganze Zeit lang nur ein Konnektor. Das heißt, wenn du dich mit der Google-Analytics-Quelle sozusagen auseinandergesetzt hattest, dann war das jetzt erst mal deine eine Quelle. Mittlerweile kann man mehrere machen. Und tatsächlich nutzen wir Google Sheets hier teilweise in verschiedenen Fällen. Ein Beispiel könnte dafür sein, wenn man die Plattform Facebook und Google Ads miteinander vergleichen möchte, also Facebook Ads und Google Ads. Wir haben in Google Analytics, das ist dann wieder der Nachteil an Google Analytics, da haben wir über UTM-Tracking für Facebook Ads wohlgemerkt nur die Kampagnendaten eventuell noch eben Sitzungsdaten. Was wir nicht haben, sind Kosten, was wir nicht haben sind Conversions. Das bedeutet, das ist sehr, sehr schwer in Verbindung zu stellen zu meiner anderen Werbemaßnahme, wie zum Beispiel Google Ads. Da ist ein Umweg zu sagen, man macht den Facebook-Report sozusagen in ein Spreadsheet, also Google Spreadsheet, und verbindet dieses Spreadsheet zusätzlich mit dem Data Studio Report, das sich die Daten aus Google Ads zieht, und hat damit dann eine Grundlage, aus der ich eben Conversions, eventuell natürlich Kosten et cetera miteinander vergleichen kann. Und damit meine ich nicht vergleichen im Sinne von, was ist besser, was ist schlechter, weil auch das, das wird wahrscheinlich ein ganz anderer Podcast sein, wie man eben beide Performance-Marketing-Kanäle miteinander vergleicht, aber einfach nur um eine Übersicht zu haben in einer Oberfläche, die mir verschiedene Elemente nebeneinanderstellen kann, um zumindest mal raus zu arbeiten, wo kann ich einen Fokus legen eventuell mehr. Also dafür nutzen wir zum Beispiel Google Spreadsheets, aber auch mit der Google Ads API tatsächlich. Das ist sehr, sehr spannend, denn Google Data Studio, so umfangreich und komplex das Tool tatsächlich auch ist, ein paar Sachen fehlen. Ich habe vorhin den Forecast angesprochen, also was wir für unsere Unternehmen oder auch für unsere Ziele eben nutzen, um rauszuarbeiten, wie gut kann ich sozusagen anhand von Zielen oder von Unternehmenszielen, wie gut bin ich gerade auf dem Weg dahin? Und es gibt aktuell in Data Studio keine, zumindest keine, die mir bekannt ist, vielleicht überraschst du mich jetzt, aber keine Forecast-Funktion. Das bedeutet, ich kann nicht sagen, bei einem Ziel von 100.000, ich bin jetzt gerade, dann muss ich mir das berechnen, ich bin jetzt gerade auf dem Weg XY. Das heißt, was wir machen, ist, wir ziehen die Daten über ein Skript beziehungsweise auch über ein Addon geht das teilweise in Google Sheets, ziehen wir die Daten der Kosten oder anderer KPIs, die wir haben wollen, in Google Sheets rein, machen dort die Berechnung und nehmen diese Felder, die wir dann als berechnetes Feld sozusagen rausgearbeitet haben, als Datenquelle in Google Sheets, äh in Google Data, und können darauf dort dann wieder Berechnungen mit den Daten aus Google Ads ausführen, weil sich die zwei Datenquellen miteinander verbinden beziehungsweise berechnen lassen. Das heißt, das kann auch sehr, sehr spannend sein, um sozusagen so ein bisschen über den Tellerrand hinauszuschauen und Daten, die man vorher schon mal nochmal bearbeitet und modifiziert hat, aufzunehmen und sie dann mit denen Performance-Daten sozusagen übereinander zu legen. #00:33:54.9#

Maik Bruns: Ja. Das fehlt mir tatsächlich auch, dass so etwas möglich ist. Weil in vielen anderen Tools ist es eben möglich, genau das zu machen, zu sagen, und wenn es nur eine simple lineare Regression ist, mit der man dann arbeitet vielleicht, einfach mal Dinge miteinander verquicken und gucken, was könnte das denn für morgen bedeuten. Also dass das natürlich nie eine absolute Validität hat, aber dass man eben Einfluss nehmen kann, sagen kann, okay, Forecast sagt, wir sind auf einem negativen Ast, wir können jetzt vielleicht schon mal gegensteuern. Das ist halt schon sehr, sehr wertvoll. Und das fehlt mir auch. Also es fehlt mir auch in Google Analytics, muss ich ehrlicherweise sagen. #00:34:28.2#

Michel Ramanarivo: Total. Also alle diese Plattformen haben das leider nicht in dem Sinne, deswegen nutzen wir zum Beispiel eben diesen Umweg, dass wir das vorherberechnen. Und da, wir sind im Marketing, das heißt, jeder versucht hier immer automatisiert, automatisiert, automatisiert zu arbeiten. Also natürlich versuchen wir auch da so effizient wie möglich zu sein, indem wir das eben über die API in das Google Sheet laufen lassen, der Kollektor verbindet sich automatisch mit Data Studio, das heißt, man muss es einmal einstellen und die Daten können darauf hingehend berechnet werden. Macht super viel Spaß, ist bei der Erstellung sozusagen und ist nachher extrem effizient, wenn du es dann einmal vorliegen hast. Und du hast ja in Data Studio, wenn man jetzt sage ich mal auf die Einstellungsebenen geht, hast du extrem vielen Ausarbeitungsmöglichkeiten. Ich mach das hier in Blau, ich mache das hier in Gelb, das hier in Rot und so weiter. Allein damit kann man wahrscheinlich eine halbe Woche an Zeit verbringen, wahrscheinlich sogar mehr. #00:35:18.3#

Maik Bruns: Definitiv. Ja. #00:35:19.2#

Michel Ramanarivo: Und um dann auch seine Reports ein bisschen schön aufzuarbeiten, kann man eben mit solchen Zahlen das dann auch wirklich hervorheben. Man kann dann bestimmte Zahlen eben oder Zahlenblöcke hervorheben, dass man sich die auch eher anschaut oder dass man eben andere Zahlen vielleicht ein bisschen kleiner darstellt et cetera. Für sowas ist das dann natürlich top. #00:35:37.8#

Maik Bruns: Ja. Und ich finde genau dann wird ein solches Dashboard auch wirklich wertvoll, wenn es dir nämlich den Fokus ermöglicht auf bestimmte Dinge und wegnimmt von den unwichtigen Dingen. Ich glaube, das wird so oft unterschätzt, dass man sich mit dem Ausarbeiten eines Dashboards durchaus ein bisschen Zeit nehmen sollte und auch dass das eigentlich kein fertiger Status sein kann, sondern dass man immer mal wieder drüber nachdenken muss, ob es vielleicht eine bessere Möglichkeit gibt es zu verbessern. Deswegen das ist zum Beispiel auch ein Grund, warum ich mein Data Studio Seminar, das ist jetzt zweitägig. Also am Anfang war das eintägig und die Leute waren immer ein Stück weit enttäuscht, dass sie nach einem Tag kein fertiges Dashboard hatten, aber ich sag mal so gerade so wussten, was auf so ein Dashboard drauf muss und wie man es dann visualisieren kann. Ich wollte dieser Enttäuschung einfach nicht so viel Luft lassen, ich wollte es also besser machen. Also bin ich dazu übergegangen das Ganze zweitätig. Und das funktioniert, weil die Leute jetzt am zweiten Tag tatsächlich an ihrem Dashboard bauen können, nachdem sie sich erst mal die theoretischen Grundlagen draufgeschaufelt haben. Und das ist halt nicht trivial. Also das ist jetzt auch kein Hexenwerk, so ist es nicht, also man kann das alles lernen, aber es ist einfach eine Menge Umfang, was du damit tun kannst. #00:36:42.9#

Michel Ramanarivo: Genau. #00:36:43.1#

Maik Bruns: Dir erstmal die richtigen Phasen aufzuschreiben. #00:36:44.9#

Michel Ramanarivo: Du musst dich ein bisschen reindenken. #00:36:45.2#

Maik Bruns: Genau, dieses Reindenken erstmal in dieses Dashboard, das ist so, so wichtig und das wird so oft unterschätzt. Deswegen muss man sich die Zeit nehmen, aber dann wird das Dashboard so gut, dass man sich das auch anschaut. Weil es hilft nichts, weil dann kannst du auch ein Google Analytics Dashboard nehmen oder das Google Ads Report Ding. So, aber ich sag mal ein normaler Mensch, der sich mit der Plattform so nicht auskennt, der guckt sich das exakt 3-mal an und dann sagt er, was soll ich mit dem Mist, das sagt mir nichts, oder ich kann damit nichts tun oder es hat für mich keine Relevanz. Dann hast du das Dashboard einfach für die Tonne produziert. Das darf einfach nicht passieren, weil so ein Dashboard muss halt Sinn ergeben für denjenigen auf der Gegenseite, damit der aktiv weiß, wenn hier sich irgendwas verändert, erfordert das meine Handlung am Ende des Tages. Und das ist so, worum es mir immer geht. #00:37:30.1#

Maik Bruns: Ja total. Und wie gesagt, diese Einstellungen ist eine Sache, also sozusagen wirklich sich so ein Bild zu machen, ich brauche, wir haben vorhin gesagt, Tabelle A Heatmap B und irgendwie Plattform oder Bildchen 3. Aber sich das dann auch schön zu machen, am Anfang, als ich auch mit Unternehmen oder auch in unseren Seminaren, als ich dann auch im Google-Ads-Seminar ging ich natürlich auch auf Google Data Studio ein, und wenn man denen das dann zeigt, dann kommen erstmal die ganzen Fragen. Ach so, das heißt, ich muss Daten gar nicht mehr hochladen? Fragezeichen. Das aktualisiert sich automatisch? Das greift auf die Google-Ads-Oberfläche zu? Ja, das ist tatsächlich so den meisten gar nicht bewusst, wie sinnvoll tatsächlich diese Plattform ist. Und dann das auszuarbeiten, also das zu verschönern mit Farben et cetera, das ist so das i-Tüpfelchen. Das heißt, du hast da nicht einfach so eine, wie wir es dann jetzt vielleicht in den ganzen letzten Jahren hatten, irgendein Excel-Tabelle, die man dann versucht hat auf Biegen und Brechen irgendwie ordentlich darzustellen, dass es schön aussah, das ist jetzt deutlich einfacher geworden. Aber natürlich, man muss dafür ein bisschen Zeit aufwenden, aber das macht man dann halt einfach einmal und dann fühlt man sich glaube ich auch sehr wohl damit. #00:38:41.8#

Maik Bruns: Exakt. Was würdest du für ein sinnvolles Setup halten? Also mal genommen du sitzt jetzt davor und musst ein solches Dashboard oder willst dir ein solches Dashboard bauen, was würdest du so grundsätzlich an Überlegungen erstmal anstellen? #00:38:55.9#

Michel Ramanarivo: Also ich glaube, das ist ein bisschen abhängig von der Phase des Unternehmens, also die Phase, in der sich das Unternehmen mit Marketing jetzt befindet zum Beispiel. Unternehmen, die gerade angefangen haben mit Werbung oder mit digitaler Werbung, für die reicht wahrscheinlich ein sehr einfaches Dashboard im Sinne von, wie viele Zugriffe habe ich, wie viele Kosten habe ich, vielleicht noch, wie viel Conversions habe ich, wenn das Tracking schon hinterlegt sein sollte. Also so diese Haupt-KPIs, diese harten KPIs ohne viel Schnörkel. Ich glaube, das ist die Grundlage, da muss dann noch nicht viel visualisiert werden, weil ich in der Regel am Anfang nicht rausarbeiten muss, aus welcher Stadt kommen jetzt die meisten Nutzer oder sowas. Das brauche ich einfach am Anfang noch gar nicht. Und sobald das Ganze ein bisschen weiterwächst, das heißt, sobald ich a) mehr Geld investiere in Werbung, sobald ich merke, dass ich vielleicht auch mehrere Kanäle hinzuschalte, sei es Werbekanäle wie eben Facebook Ads unter anderem oder eben auch anfange zum Beispiel mit Newsletter et cetera zu arbeiten, dann muss ich mir überlegen, dass ich mir natürlich Fragen stellen muss, die a) Kampagnen betreffen, aber b) auch Business betreffen. Also ich hatte das am Anfang erwähnt, es gibt meines Erachtens nach zwei Hauptansichten. Das eine ist eben dieser Company Manager, jemand, der im Unternehmen dafür zuständig ist, dass das Marketing beziehungsweise das Unternehmen in die richtige Richtung läuft. Der braucht bestimmte KPIs, das könnten Kosten, Conversions, Umsatz sein. Und dann gibt es den Account Manager, der verstehen muss, wie performt Kampagne A im Hinblick auf diese Business-Zahlen? Und das sind glaube ich zwei Ansichten, die man dann entwickelt und die auch jeder Account Manager glaube ich ein bisschen anders aufsetzt. Der eine funktioniert vielleicht besser mit einer reinen tabellarischen Auflistung, der nächste möchte vielleicht etwas umfangreichere Informationen sehen, Thema Pivot-Tabelle, was sich mittlerweile auch in Data Studio anlegen lässt. Das heißt, das ist glaube ich so ein bisschen sehr stark abhängig von der Phase des Unternehmens. Was meines Erachtens nach reingehört, ist einmal natürlich diese harten Fakten, aber dann sich wirklich damit auseinanderzusetzen, wie stark kann ich diese Daten vielleicht gruppieren, also Thema Filter, wie stark kann ich vielleicht oder wie stark kann ich vielleicht Zahlen miteinander vergleichen? Denn wir haben in Data Studio die Möglichkeit, bestimmte Felder, also bestimmte Zahlenfelder einem Datumsfeld zuzuordnen, sodass wenn ich dieses Datumsfeld verändere von kurz zu lang, sich diese Daten automatisch anpassen. Und das kann ich nebeneinander sozusagen nochmal machen. Also ich kann auf einmal letztes Jahr direkt von den Zahlen her vergleichen mit diesem Jahr zum Beispiel, indem ich das gleiche, also Kosten und Klicks mit dem Datumsfeld verbinde und das für letztes Jahr einstelle und dann Kosten und Klicks mit dem Datumsfeld gruppiere und das für dieses Jahr einstelle. Das finde ich zum Beispiel, Thema Visualisierung, sehr, sehr spannend. Die meisten, die vielleicht Data Studio schon verwendet haben, kennen diese Zahl, die unten drunter manchmal unter dem Hauptfeld steht wie nach dem Motto Minus oder Plus im Vergleich zum Zeitraum, den man ausgewählt hat. Aber ich finde, diese harten Karten Zahlen nebeneinander zum Beispiel noch mal sehr, sehr spannend. Also das kann, finde ich, sehr wichtig sein, um rauszuarbeiten dann meines Erachtens nach das Thema Forecast versus aktuell, also wie gut bin ich auf dem Weg dahin. Und dann ist es stark abhängig davon, was ich mir zum Beispiel als Account Manager angucke, Kampagnen, Keywords, Anzeigen, wie stark ich da gerade vielleicht einen Test fahre oder ob ich irgendwas am Conversion Funnel verändert habe, was muss ich mir da anschauen. Das sind dann glaube ich so individuelle Fragen, die man lösen muss, aber ich denke, man fährt dann ganz gut, wenn man sich schon mal mit den Kampagnen und den Netzwerken auseinandersetzt im Sinne von Suche, Display et cetera. #00:42:39.0#

Maik Bruns: Ja, stimmt. Sehe ich sehr ähnlich. Sucht ihr eigentlich immer noch Leute, Michel? #00:42:43.2#

Michel Ramanarivo: Wir suchen tatsächlich Leute. Gerade suchen wir 3, also wir haben 3 sagen wir mal offene Positionen, die wir gerade besetzen möchten, gerne noch dieses Jahr. Es erweist sich als schwierig, obwohl man, du hast ja vorhin von angesprochen, obwohl wir in Berlin sind und man meinen würde, hier wollen alle hin, ich weiß nicht, ob das noch so stimmt, aber zumindest ist es schwer, hier die, nicht die Richtigen, sondern einfach die Personen zu finden, die sozusagen auch in diesem Bereich waren oder sind. Das erweist sich interessanterweise als schwierig, aber ich sehe das tatsächlich auch bei anderen Unternehmen. Also wir haben einen starken Austausch, wir unterstützen auch Unternehmen häufig im Recruiting-Prozess, also führen dann vielleicht die fachlichen Interviews beziehungsweise setzen uns dann auch mal hin und machen so ein On-The-Job-Training, und da sehen wir auch, es ist schon sehr, sehr schwer für alle Unternehmen da auch was zu finden. #00:43:34.9#

Maik Bruns: Ich frag nur, weil es klingt einfach ziemlich cool, was ihr da macht. Und ich kann mir eigentlich gar nicht vorstellen, dass das jemand nicht wollen würde. Also deswegen, ihr müsst … #00:43:45.5#

Michel Ramanarivo: Ich glaube, wir sind da ein bisschen voreingenommen. #00:43:46.9#

Maik Bruns: Ja, das kann natürlich sein. #00:43:47.5#

Michel Ramanarivo: Wir mögen Zahlen. #00:43:48.6#

Maik Bruns: Ja, ja, das stimmt natürlich, klar. Aber letztendlich, weißt du, ich glaube, es ist einfach wichtig, dass die Leute verstehen, dass hinter Zahlen Storys stecken und dass man damit viel bewirken kann, wenn man damit richtig umgeht. Ich glaube, wer das begriffen hat, der hat automatisch Bock auf so einen Job. Also ist zumindest so in meiner Welt irgendwie. #00:44:08.0#

Michel Ramanarivo: Mhm (bejahend). Was ich in dem Zusammenhang häufig versuche dann auch, entweder Mitarbeitern, also aus Unternehmen, oder auch Bewerbern, die wir kennenlernen, zu erzählen, im Endeffekt schreiben wir im Marketing ja die Geschichte von den Unternehmen. Also das wollen viele Unternehmen vielleicht gar nicht zugeben, aber das ist ja so. Sei es früher viel TV-Werbung, sei es vielleicht heute Performance Werbung, im Endeffekt ist man dafür zuständig, wie a) die Wahrnehmung von einem Unternehmen ist, aber auch natürlich wie der Erfolg eines Unternehmens tatsächlich teilweise ist. Das ist einfach extrem spannend, du hattest es ganz am Anfang bei der Einleitung netterweise erwähnt, wir fokussieren oder wir wollen Unternehmen dabei helfen zu wachsen. Und Marketing ist nach wie vor das erste Tool tatsächlich dafür. Sei es eben Online- und digitale Werbung oder sei es auch Offline-Werbung. Es gibt Unternehmen, da funktioniert das viel, viel besser. Das ist vollkommen legitim. #00:45:02.4#

Maik Bruns: Ja. Weil ich muss ja ehrlich sagen, … #00:45:03.4#

Michel Ramanarivo: Und dieses Verständnis … #00:45:04.2#

Maik Bruns: alles, was wir so im Online Marketing machen, ich find, das ist oftmals eine Mischform aus Marketing und Vertrieb. Weil letztendlich stell dir eine Performance-Anzeige vor, die ihr schaltet, also auf der einen Seite soll das ein Anreiz sein, auf der anderen Seite sollen sie aber auch verkaufen am Ende des Tages und nicht nur Anreiz sein, irgendwo hinzuklicken, sondern es muss halt am Ende des Tages … #00:45:21.1#

Michel Ramanarivo: Richtig. #00:45:21.3#

Maik Bruns: in Summe muss es halt gut funktionieren. Und ich finde, das macht’s halt auch sehr, sehr spannend, dass sich so diese Bereiche oft auflösen … #00:45:28.3#

Michel Ramanarivo: Total. #00:45:29.1#

Maik Bruns: und eigentlich wir alle irgendwie an einem gemeinsamen Ziel arbeiten mit den Mitteln, die uns … #00:45:33.7#

Michel Ramanarivo: Klar, und an der Story vor allem. #00:45:34.9#

Maik Bruns: Exakt. Ja. #00:45:35.3#

Michel Ramanarivo: Ich meine, Marketing ist das Storytelling. Und im Performance Marketing hat man teilweise nicht so viel Möglichkeit für Storytelling, einfach aus dem Hintergrund, dass man wenig Platz in so einer Anzeige hat, um eine ganze Story zu erzählen, aber das ist natürlich der Hintergrund. Wir versuchen die Story des Unternehmens, in den meisten Fällen gibt es die dann auch, so zu platzieren, dass es für andere potenzielle Kunden interessant wird. Und dann binden wir eben so einer Art Data Studio, heute zum Glück, früher war es eben Excel oder auch nur Google Analytics, hinten dran, um zu bewerten, wie gut war denn die Anstrengung diese Story zu erzählen, wie gut war die im Endeffekt im Vergleich Kosten versus Umsatz oder Kosten versus Nutzer. Und ich finde, das ist extrem spannend. #00:46:21.4#

Maik Bruns: Michel, jetzt haben wir schon sehr lange über Data Studio und Google Ads gesprochen, ich würde gerne von dir noch mal wissen, was so deine 3 Kern-Tipps eigentlich sind am Ende des Tages? Was würdest du Leuten mitgeben wollen, die sich jetzt sagen, hey, Data Studio ist eine coole Nummer, ich möchte es für mich so umsetzen? Welche 3 Sachen würdest du denjenigen mitgeben? #00:46:41.6#

Michel Ramanarivo: Gute Frage. Also ich glaube was wichtig ist, ich habe es jetzt schon zweimal gesagt, wer nutzt den Report im Endeffekt, wer nutzt diese Datengrundlage? Nutzt das jemand, der sich mit den Performance-Kampagnen auseinandersetzt wie jetzt in unserem Fall Google Ads, vielleicht Facebook Ads, oder nutzt es jemand, der sozusagen die Geschäfts- und Businessziele vor sich hat? Das sind zwei ganz unterschiedliche Ansichten, die man wirklich voneinander trennen muss. Man kann die in einen Report einbinden, aber man muss diese beiden Ansichten sozusagen erstellen beziehungsweise kennen, wer braucht was. Und da gehört glaube ich auch ein guter Austausch dazu, also innerhalb des Unternehmens. Was brauchst du, was brauche ich? Der Account Manager weiß ja meistens, was er braucht, aber der Company Manager weiß vielleicht manchmal gar nicht, was braucht er denn eigentlich? Wie viel Geld haben wir ausgegeben? Das ist noch eine einfache Frage, aber wie setzt sich das dann zusammen, ist vielleicht die etwas komplexere Frage. Also ich glaube, das ist sehr, sehr wichtig zu definieren, wer den Report nutzt. Dann ist meines Erachtens nach jetzt gerade unter der Prämisse, dass du sagst, die Leute wollen sich jetzt damit mal auseinandersetzen, nutzt ein Template, also verwendet erstmal ein Template. Es gibt so Data Studio Vorlagen, die gibt es tatsächlich auf der Webseite von Data Studio direkt, die sich basierend auch auf verschiedenen Kanälen anbieten, und sei es ein Google Ads, sei es vielleicht sowas wie SEO et cetera. Ich würde vorschlagen, nutzt einfach eine Vorlage, um mal zu sehen, wie die Zahlen dargestellt werden und dann baut diese Vorlage aus. Also im Idealfall hat man das vielleicht ein-, zweimal getestet und baut dann seinen Report von null sozusagen auf einem weißen Blatt Papier virtuell, das ist super, aber ich würde sagen, um zu starten, weil es eben so umfangreich ist, nutzt eine Vorlage. Und ja, vielleicht zum Abschluss, Filter, berechnete Felder, Formeln, da einzusteigen, um sozusagen den Report wirklich zu individualisieren, ist meines Erachtens nach zwar der nächste Schritt, sobald man einmal die Daten erstellt hat, aber da kommt dann erst die ganze Power aus dem Tool heraus. Und wenn man da sich so ein bisschen reinfuchst, und da gibt es auch tatsächlich gute Dokumentationen mittlerweile auch von Google und vom Developer-Team von Google, da gibt’s echt eine gute Dokumentation da, dann hat man wirklich einen Report, mit dem man auch Fragen beantworten kann. Weil das ist meines Erachtens nach das Wichtigste, die Fragen, die der Account Manager hat bezüglich Kampagnen, die Fragen der Company Manager hat bezüglich Businessziele, die Fragen dann auch zu beantworten, dafür braucht man dann im Endeffekt meines Erachtens nach individuelle Filter und (unv. #00:49:14.0#). #00:49:14.8#

Maik Bruns: Sehr stark, sehr stark. Ja, ich glaube, wer sich an diese 3 Tipps hält, der wird schon eine ganze Ecke weiterkommen mit seinem persönlichen Dashboard oder mit dem fürs Unternehmen, was auch immer. Michel, supergut, dass wir mal drüber gesprochen haben. Ich wollte schon lange Data Studio hier mal besprechen und du warst einfach ein super Gesprächspartner dafür. Ist jetzt zwar ein spezieller Einblick in Google Ads, in Anführungsstrichen, aber ich glaube, wir haben trotzdem vieles mitgebracht, was auch an anderen Stellen gut gebraucht werden kann. Oder wie siehst du es? #00:49:44.3#

Michel Ramanarivo: Total. Also auch erstmal noch mal vielen Dank, ich wollte mich immer schon mal mit jemandem austauschen, der sozusagen auf der anderen Seite steht, wenn man so möchte. Weil das ist glaube ich so einer der Punkte, die häufig auch unterschätzt werden. Eigentlich sind wir ganz nicht so weit voneinander entfernt. Am Ende des Tages dreht sich auch bei uns alles um Auswertung. Und bei dir ist jetzt vielleicht der Fokus eher auf das gesamtheitliche Bild der Auswertung und bei uns vielleicht ein bisschen spezialisierter Blick der Auswertung, aber am Ende des Tages machen wir alle eine Auswertung. Und da braucht man das glaube ich gar nicht stark voneinander zu trennen, man muss es wahrscheinlich dann an seinen Positionen beziehungsweise an sein Arbeitsumfeld dann anpassen, für das man gerade zuständig ist. Aber ich glaube, man braucht das gar nicht so stark voneinander zu trennen. Von daher ich finde es super, dass wir auch mal drüber gesprochen haben. Vielleicht teilweise ein bisschen technischer Einblick aus der Google-Ads-Sicht, aber ich kann mir vorstellen, dass es auch für deine Zuhörer interessant ist. #00:50:41.5#

Maik Bruns: Definitiv. Weißt du, der Punkt ist nämlich folgender. Wenn jetzt da draußen jemand ist, der einen Online-Shop ist oder so, und die stehen jetzt davor und sagen, wir wissen nicht, was sollen wir jetzt damit anstellen und so weiter? Dann kannst du eigentlich nur sagen, beschäftige dich erst mal mit dem Thema und höre hier erstmal einmal quer, mach dir ein paar Notizen, versuch da ranzugehen. Und wenn du es halt ganz genau wissen willst, dann musst du dich halt an Michel oder an mich wenden, also entweder du rufst Michel direkt an und fragst mal, wie man mit Data Studio gut arbeiten kann oder du buchst dir halt bei mir einen Termin irgendwie unter metrika.de/termin und dann können wir darüber mal reden, wie wir dich auch mit Data Studio irgendwie bessermachen können und wie wir dich da weiterkriegen können, damit du am Ende des Tages mehr Umsatz mit deinem Shop machen kannst. Weil das ist ja … #00:51:22.2#

Michel Ramanarivo: Total. #00:51:22.6#

Maik Bruns: das ist das Ding. Das ist alles kein Selbstzweck, weil wir wollen nicht irgendwie ein Dashboard verkaufen oder sowas, sondern es geht darum dein Unternehmen am Ende des Tages weiter zu bekommen und entweder … #00:51:32.8#

Michel Ramanarivo: Ganz genau. #00:51:33.3#

Maik Bruns: (unv. #00:51:32.7# entspannter?) an das Geld kommen zu lassen, also mit weniger Ausgaben oder mehr, mit dem gleichen Geld mehr Umsatz zu machen, was auch immer, dann dein Wachstum am Ende beschleunigt, und ja, lasst uns drüber reden. #00:51:43.5#

Michel Ramanarivo: Sehr cool. #00:51:45.1#

Maik Bruns: Und nicht vergessen, diesen Podcast abonnieren und bewerten bitte. Weil wenn dir das geholfen hat, was wir hier besprochen haben, dann hilft das bestimmt auch anderen und dann sorge bitte auch dafür, dass möglichst viele Menschen das hier hören. Michel, ich gebe dir noch einmal das letzte Wort. Ich bedanke mich nochmal bei dir, war super klasse und ich glaube, wir haben eine gute Zeit hier gehabt. Und an dich Hörer, wir hören uns dann in zwei Wochen wieder oder auf allen Kanälen, wo du mich sonst so findest. Mach’s gut. Bis dann. #00:52:06.1#

Michel Ramanarivo: Danke. Viel Erfolg mit deinem Podcast. #00:52:09.6#

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