Clustering mit Google Analytics und R

Manche Fragen lassen sich nicht so einfach oder auch gar nicht mit der Benutzeroberfläche von Google Analytics beantworten (das gilt übrigens auch für Adobe Analytics, Piwik, etc). Zwar bietet Google Analytics eine mächtige und einfach zu nutzende Funktionalität an, um Segmente oder Personas basierend auf Geräte, Akquisitionskanäle oder Browser manuell zu bilden und miteinander zu vergleichen, aber sobald es über diese Standardsegmente hinaus oder zu Kombinationen mehrerer Dimensionen geht, wird der Aufwand komplex. Oft genug wird dann auch einfach nur in den Daten “gestochert” und gehofft, dass man etwas Wertvolles findet. Genau hier kommen die Vorteile der Kombination von Google Analytics und R ins Spiel. Eine Möglichkeit, Google Analytics und R miteinander zu verbinden ist das R Package googleAnalyticsR von Mark Edmonson, das in diesem Artikel beispielhaft verwendet wird.

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Das optimale Tracking-Konzept oder Der Segeltörn ohne Ziel


Wie oft habe ich beim Thema Tracking-Konzept schon den Satz gehört “Lass uns einfach alles tracken, wir können uns doch später Gedanken machen, was wir eigentlich brauchen. Aber das Tracking-Konzept kann natürlich schon geschrieben werden!”

Stellen wir uns einmal vor, wir wollen mit einem Segelboot einen Törn unternehmen und wir sagten “Keine Ahnung wo wir hin wollen, lass uns doch einfach alles mitnehmen, was wir für alle Eventualitäten benötigen könnten”. Unser Boot würde sinken bevor der Törn begonnen hat. Wir wüssten nicht, ob wir Wasser und Konserven für einen Tag oder mehrere Wochen mitnehmen müssten, ob wir Winterkleidung oder Sommerkleidung benötigen und so weiter. Aber um auf Nummer Sicher zu gehen, kaufen wir einfach den ganzen Segelbedarfsladen leer, irgendwas davon werden wir schon brauchen. Und haben nun mehr, als das Schiff an Last ertragen kann. Weiterlesen