User Interfaces
Das Google Data Studio verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die nach einer kurzen Eingewöhnungszeit einfach und schnell zu bedienen ist. Nachdem man sich mit seinem Google Account in das Programm eingeloggt hat, wird einem die Startseite vom Data Studio angezeigt. Hier findet man neben einem Suchfeld und der Aufschlüsselung der bisher erstellten Reports auch ein Feld mit “+ Neue Datei erstellen”. Über den bereits erstellten Reports finden sich Vorlagen und Beispiele, die man entweder direkt verwenden und anpassen oder als Inspiration in den eigenen Report einfließen lassen kann. Drückt man nun das Symbol +, um einen eigenen Bericht zu starten, so landet man auf auf einer leeren Berichtsseite, auf der zuerst die Datenquelle konfiguriert werden muss. Grundsätzlich kann jede mögliche Datenquelle an das Data Studio angebunden werden, sofern es einen Connector von Google selbst oder einen externen Anbieter dafür gibt. Für externe Anbieter fallen jedoch meist Zusatzkosten an. Wir arbeiten mit Supermetrics, wodurch unter anderem die Anbindung über Facebook, Instagram, LinkedIn, Adform und Display & Video360 möglich ist und machen damit sehr gute Erfahrungen.
Nach der Konfiguration der Datenquelle können Tabellen, Säulen-, Kreisdiagramme, Zeitreihendiagramme und vieles mehr erstellt werden. Alle Visualisierungen folgen dem gleichen Muster und bestehen aus Dimensionen und Messwerten, welche man per Drag and Drop festlegen kann: Dimensionen sind Zeilen mit Buchstaben und werden mit ABC im Data Studio gekennzeichnet. Hier kann man beispielsweise Kampagnennamen, Line Item Namen, Städte und vieles mehr als Dimension festlegen. Anschließend müssen ein oder mehrere Messwert(e) festgelegt werden. Hier kann man klassische Kennzahlen wie Impressionen, Klicks, CTR, CPM oder CPC hinzufügen. Würde man beispielsweise ein Balkendiagramm einfügen wollen, sind die Dimensionen auf der X-Achse zu sehen, der Messwert wird entlang der Y-Achse aufgetragen und gibt visuell beispielsweise die Anzahl der Sitzungen an.
Neben der Auswahl der Daten kann auch der Reiter “Stil” ausgewählt werden. Hier kann man das jeweilige Diagramm optisch bearbeiten. Es können nicht nur Farben und Schriftgrößen sowie Schriftarten, sondern auch Dezimalstellen und Zeilenumbrüche formatiert werden.
Anzeigemodus/Bearbeitungsmodus
Ein wichtiges Know How betrifft die Unterscheidung zwischen Bearbeitungs- und Anzeigemodus. Im Bearbeitungsmodus kann man wie der Name bereits vermuten lässt Tabellen, Grafiken und Schriften bearbeiten, im Anzeigemodus zeigt sich der Bericht in einer glatten Oberfläche, in der keine Änderungen in den Daten und am Stil vorgenommen werden können. Hinzugefügte Filter- oder Zeitraum-Steuerungen können nur im Anzeigemodus bedient werden. Darüber hinaus kann man durch Mouseover an einem Diagramm Interaktionen im Anzeigemodus durchführen. Beispielsweise kann hier nach Messwerten sortiert, das einzelne Diagramm als CSV heruntergeladen oder in eine Google Tabelle exportiert werden.
Filter/Filtersteuerung
Etwas verwirrend kann die Benennung der einzelnen Funktionen im Data Studio sein. So gibt es beispielsweise eine Funktion “Filtersteuerung” und eine weitere, welche nur den Namen “Filter” trägt. Diese beiden Möglichkeiten haben aber nicht zwingend etwas miteinander zu tun.
Die Filtersteuerung ist ein eigenständiges Feld, welches man seinem Bericht hinzufügen kann. Es ermöglicht dann die Filterung des Berichtes oder der Seite im Anzeigemodus. Dafür können alle möglichen Felder aus der Datenquelle verwendet werden. Mögliche Beispiele wären hier Filter für bestimmte Kampagnen, bestimmte Line Items oder bestimmte Städte. Eine weitere Filtersteuerung betrifft das Datum. Dieses kann als Feld hinzugefügt und für den relevanten Zeitraum eingestellt werden. Später im Anzeigemodus können dann dynamisch beliebige Zeiträume ausgewählt werden. Nach der Auswahl der Tage verändern sich die Diagramme automatisch und zeigen nur jene Daten an, welche in diesem Zeitraum liegen. Filtersteuerungen können auf Seiten-, aber per Rechtsklick auch auf Berichtsebene eingestellt werden. Dadurch können beispielsweise alle Diagramme des Berichts mit einem Klick auf den ausgewählten Zeitraum sowie die auszuwertende Kampagne eingestellt werden.
Die Funktion Filter kann nach Klick auf ein Diagramm unter Daten hinzugefügt werden. Hier werden wie der Name bereits verrät Filter für die jeweilige Tabelle oder die jeweilige Grafik erstellt. Möchte man beispielsweise nicht alle Line Items einer Kampagne auswerten, sondern nur jene aus einer bestimmten Phase der Customer Journey, so fügt man einen Filter hinzu. Diesen muss man, nachdem man ihn benannt hat, einem Feld zuweisen, worauf der Filter angewendet werden soll. Anschließend kann aus unterschiedlichen Optionen wie “Beginnt mit, Enthält, Größer/Kleiner als” etc. ausgewählt und der Filter letztendlich erstellt werden. Einen Filter kann man nach dessen Erstellung für sämtliche Berichte und Diagramme anwenden. Nach einer gewissen Zeit wird man also eine Vielzahl an unterschiedlichen Filtern für sämtliche Datenquellen und Inhalte angesammelt haben. Eine sinnvolle Benennung dieser ist also essentiell.
Berechnete Felder
Neben der Visualisierung der reinen Daten aus unterschiedlichen Kampagnen lässt das Google Data Studio auch die Berechnung von neuen Feldern zu. Dafür muss ein Nutzer berechtigt sein, die jeweilige Datenquelle zu bearbeiten. Ausgehend von einem bereits existierenden Feld kann man nicht nur einfache Grundrechnungsarten, sondern auch komplexe, mehrere Variablen umfassende Berechnungen durchführen. Neben der Möglichkeit von Rechenoperationen gibt es unter anderem auch noch die Option der Regular Expressions: Hier kann man beispielsweise bereits bestehende Feldnamen in einer Tabelle durch andere Namen ersetzen. Darüber hinaus kann man mit dem Befehl “CASE” einen Fall eröffnen, der eine Wenn-Dann-Bedingung aufstellt. Ein einfaches Beispiel wäre folgendes Szenario:
CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Land, “(United States|Canada)") THEN “Nordamerika"
WHEN REGEXP_MATCH(Land, “(France|Germany|Italy|United Kingdom|Spain)" ) THEN “Europa"
ELSE “Sonstige"
END
Wenn das Land USA, Kanada oder Mexiko heißt, dann soll das System diese zu Nordamerika zusammenfassen. Findet das System Länder mit dem Namen England oder Frankreich, so soll diese Gruppe Europa heißen. Andere Regionen werden unter dem Begriff Sonstige zusammengefasst.
Anwendungsfälle wären hier die Berechnung von Summen, die Darstellung von Tabellen in übersichtlicherer Form und die Berechnung von Durchschnittswerten, wie CPM oder CPC, falls diese nicht bereits vom Connector automatisch berechnet wurde.
Pros and Cons
Am Ende sollte dieser Blogbeitrag noch mit einer kleinen Bilanz über die Vor- und Nachteile des Google Data Studios abschließen. Als ersten klaren Vorteil kann man die Integration von vielen unterschiedlichen Datenquellen in einem Report sehen. So ist es nicht mehr notwendig jede DSP einzeln aufzurufen, sondern man kann mithilfe eines voreingestellten Berichts alle wichtigen Messwerte der Kampagne auf einen Blick betrachten. Ein weiterer Vorteil ist die Funktionalität hinsichtlich Filter und Berechnung der Felder. Mit diesen Optionen ist es möglich in kurzer Zeit die gewünschten Daten in die richtige Form zu bringen. Ebenso kann ein Report, wenn er einmal erstellt ist, mit relativ wenig Zeitaufwand wieder für einen neuen Zeitraum upgedatet werden.
Klare Schwächen hat das Google Data Studio in der kollaborativen Arbeit, sprich in der Erarbeitung eines Berichts zusammen mit Kollegen. Zwar ist es möglich jemand anderen für einen Report freizugeben, jedoch passieren durch die lange Ladezeit der einzelnen Diagramme die Änderungen nicht in Echtzeit. Auch die gemeinsame Nutzung einer Datenquelle kann zu Verwirrungen führen: Obwohl man mit einer Datenquelle zwei unterschiedliche Berichte erstellt, sind die Datenquelle als eigene Instanz zu sehen. Berechnet ein Mitarbeiter also ein Feld neu oder benennt es um, so verändern sich diese Variablen, sofern verwendet, auch in anderen Berichten, in der diese Datenquelle verwendet wurde, ohne dass diese Reports bearbeitet wurden. Ein weiterer Nachteil besteht in der Verbindung zu gewissen Datenquellen. Zwar lässt das Programm die Verbindung zu all jenen Datenquellen zu, die zur Verfügung stehenden Felder sind jedoch begrenzt. Laut Google Support sind einige Anbindungen zu Datenquellen noch nicht vollständig ausgereift – so ist es auch wenig überraschend, dass man in der jeweiligen DSP selbst mehr auszuwertende Felder zur Verfügung hat als im Google Data Studio. Ein letzter Nachteil besteht in der Kombination von unterschiedlichen Datenquellen. So ist es zum Beispiel nicht möglich diverse Social Media Kanäle in einer Tabelle/Grafik darzustellen. Dies ist gerade bei kanalübergreifenden Kampagnen sehr schade, da der Gesamtüberblick ausbleibt.
Will man über Neuigkeiten und Verbesserungen des Google Data Studios Bescheid wissen, so sollte man in regelmäßigen Abständen die Support-Website von Google Data Studio aufrufen. Hier werden Neuerungen und Versionshinweise aufgelistet. Wichtig anzumerken ist hier, dass die englische Übersetzung dieser Seite meist eine bis zwei Versionen im Vorsprung ist.
Fazit
Das Fazit von 506 fällt aufgrund der einfachen Bedienbarkeit und der zahlreichen Visualisierungsmöglichkeiten durchaus positiv aus. Die langen Ladezeiten und fehlenden Felder bei einigen Datenquellen lassen jedoch Raum für Verbesserungen und Optimierungen.
Abschließend kann man sagen, dass automatisiertes Reporting per Knopfdruck also kein irrationaler Wunschgedanke ist, sondern durch Google Data Studio eine mögliche Realität sein kann. Die Arbeit des Projektmanagers in Bezug auf Fehlerbehebungen, Kontrolle der Daten und Interpretation dieser ist jedoch nicht durch ein automatisiertes Reporting zu ersetzen.
