eCommerce-Tracking mit Google Analytics

Im Rahmen eines Kundenprojekts bin ich endlich einmmal dazu gekommen, das eCommerce-Tracking von Google Analytics in einen Onlineshop zu implementieren. Es geht darum, neben den Daten der Webseitennutzung auch Daten aus dem Warenkorb wie gekaufte Produkte und getätigte Umsätze an Google Analytics zu übergeben und damit Auswertungen zu ermöglichen, die diese Daten miteinander kombinieren.

Voraussetzung für die Nutzung des eCommerce-Trackings in Google Analytics ist, dass dieses Feature im Account des Webanalyse Tools aktiviert ist (Im Account unter Verwalten > Einstellungen der Berichtdatenansicht). Im nächsten Schritt muss der Tracking-Code der Abschlussseite des Checkout-Prozesses (Bestätigungsseite oder die „Danke für Ihren Einkauf“-Seite) angepasst werden.

Dazu müssen Daten der Transaktion sowie der gekauften Produkte an Google Analytics übergeben werden. Zur Transaktion gehören Daten wie Bestellnummer, Domain, Kosten wie Preis, Steuern und Versandkosten. Zu den Produktdaten gehören zum Beispiel Artikelnummer, Artikelname und Kategorie des Artikels im Onlineshop.

Der Tracking-Code des eCommerce-Trackings


<script type="text/javascript">

var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['_setAccount', 'UA-xxxxxxxx-x']);
  _gaq.push(['_gat._anonymizeIp']);
  _gaq.push(['_trackPageview']);


  _gaq.push(["_addTrans",
    "order id",
    "domain",
    "price",
    "tax",
    "shipping",
    "city",
    "",
    "DEU"
  ]);

  _gaq.push(["_addItem",
    "order_id",
    "article id",
    "product name,
    "shop category",
    "price",
    "quantity"
  ]);

  _gaq.push(['_trackTrans']);

  (function() {
    var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
    ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
    var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
  })();

</script>

Fett dargestellt ist der Teil des Code-Snippets, der zum eCommerce-Tracking gehört. Die Transaktions- und Produktdaten des Warenkorbs müssen vom System, meist einem Shopsystem wie Magento oder Shopware, dem Tracking-Code übergeben werden. Im konkreten Fall von Plentymarkets geschieht dies recht einfach über die Systemvariable [GtcTransAsync], die alle notwendigen Daten enthält und diese dem Tracking Code hinzufügt. Die Funktion _gaq.push([‚_trackTrans‘]); reicht die Daten dann weiter an Google Analytics.

Ist dies alles geschehen, sollte man in seinem Google Analytics Account die Daten der Verkäufe aus seinem Onlieneshop finden. Unter Conversions > E-Commerce findet man dann zahlreiche neue Reports mit interessanten Übersichten und Auswertungen. Aber wozu nun das Ganze?

Erst die Segmentierung der Daten liefert Einblicke

Spannend wird es erst, wenn man seine die Daten aus der Webanalyse nach den verschiedenen Kritrien, zum Marketingkanälen segmentiert. Denn dann sieht man plötzlich sehr schnell, welchen Beitrag ein Marketingkanal zum Umsatz der Onlineshops beiträgt. So lässt sich plötzlich jede Maßnahme wie Suchmaschinenoptimierung (SEO) oder Keywordadvertising (wie z.B. Google Adwords) monetär bewerten: was hat’s mich gekostet – was habe ich damit verdient.

Kampagnenauswertung von zwei Affiliate-Kanälen mit Verkäufen und Umsatz

Kampagnenauswertung von zwei Affiliate-Kanälen mit Verkäufen und Umsatz

Im konkreten Fall war die Aufgabenstellung, ein einfaches Systems aufzusetzen, mit dem nicht nur der Traffic, sondern auch die Umsätze den verlinkenden Webseiten zugeordnet werden können. Der Kunde möchte seine Vertriebspartner am Umsatz beteiligen, die von Ihren Webseiten aus auf den Webshop verlinken. Da er allerdings nur ihm bekannte Vertriebspartner einbinden möchte und kein Interesse an der Teilnahme an einem der großen Affiliatenetze hat.

Um das System zu testen, verlinke ich von meinen beiden Themenportale florilegium.de und alpenreisefuehrer.de auf den Onlineshop des Kunden und übergebe mit den Links mehrere Paramter. Mit diesen Parametern wird die Information an Google Analytics weiter gereicht, um später in den Auswertungen nach diesen Kanälen zu segemntieren:

  • utm_source=ursprung des Besuchers
  • utm_medium=so etwas wie Banner oder Textlink
  • utm_campaign=webseite mit dem Link

Das Ganze ist also so eine Art Affiliate-Netz im Kleinen mit dem großen Vorteil, dass man sich seine Werbepartner selbst auszusuchen kann. Ein weiterer Vorteil, alle notwendigen Mittel für die dieses System waren bereits vorhanden: das Webanalyse Tool.

Buchtipps zum Thema Webanalyse (Affiliate-Links):

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