Bei der Bewertung, welche Datenanalyselösung für Sie die richtige ist, stellt sich wahrscheinlich die Frage: In welcher Beziehung stehen Adobe Analytics und Google Analytics? Als die beiden Hauptakteure auf diesem Gebiet lohnt es sich, Adobe Analytics mit Google Analytics zu vergleichen.
Unzählige Kunden und Profis aus der Branche fragen Experten, welche Analytics-Lösung ihnen am besten gefällt. Anstatt diese Frage zu beantworten, betrachten wir eine objektivere Frage: Was sind die Stärken und Grenzen von Adobe Analytics und Google Analytics?
Dieser Fokus hat potenziellen Käufern von Datenanalyselösungen geholfen, Funktionen und Integrationen schnell ihren Anforderungen zuzuordnen. Und wenn Sie die beiden vergleichen und gegenüberstellen, werden Sie verstehen, warum Ihr Unternehmen die Implementierung von Adobe Analytics gefordert hat.
Untersuchung, wie Adobe Analytics im Vergleich zu Google Analytics abschneidet
Beginnen wir diesen Vergleich, indem wir uns auf Adobe Analytics konzentrieren, denn das ist das Thema dieses Buches. Die Analyselösung von Adobe wird oft als der Ferrari der Branche angesehen – beeindruckend leistungsstark, aber kostspielig. Diese Analogie hat etwas Wahres. Aber lassen Sie uns einige der einzigartigen Funktionen von Adobe Analytics aufschlüsseln.
Einblick in den Analyse-Arbeitsbereich
In Bezug auf die Leistung kann keine Analyselösung die Adobe-Funktionen übertreffen, die Sie in diesem Buch durchgehen. Das erste wichtige Unterscheidungsmerkmal für Adobe ist Analysis Workspace, die Standard-Engine in Adobe Analytics für Analyse, Visualisierung, Kuration und Freigabe. Analysis Workspace wurde sowohl für den Vermarkter als auch für den Analysten entwickelt und bietet unbegrenzte Aufschlüsselungen, On-the-Fly-Segmentierung und berechnete Metriken , eine Reihe von Datenvisualisierungsfunktionen und vier wichtige integrierte, datenwissenschaftsgestützte Funktionen.
Um nur ein Beispiel zu nennen: Adobe Analytics verwendet Anomaly Detection-Algorithmen, um Anomalien zu erkennen, wie z.
Verwenden des Analysis Workspace in Adobe Analytics zum Identifizieren von Anomalien.
Adobe hat Analysis Workspace kürzlich eine dringend benötigte Komponente für die Attribution hinzugefügt, die es fast allen Metriken ermöglicht, eines von zehn Attributionsmodellen zu haben, die Sie auf fast jede Dimension in der Plattform anwenden können.
Kurz gesagt hilft Ihnen die Marketing-Attribution zu verstehen, wie Ihre Kunden und Kunden mit Ihrer Online-Präsenz interagieren und was sie wollen, um hoch fokussierte und genaue Marketing- oder Serviceentscheidungen zu ermöglichen. Mit Attribution IQ in Analysis Workspace können Sie beispielsweise viele neue Typen von Attributionsmodellen zu Freiformtabellen, Visualisierungen und berechneten Metriken hinzufügen. Der Attributions-IQ wird unten angezeigt.
Verwenden des Attributions-IQ-Bedienfelds im Analysis-Arbeitsbereich.
Zum jetzigen Zeitpunkt erfordern algorithmische und datengesteuerte Modelle ein Upgrade auf die Data Workbench-Lösung von Adobe mit erheblichen Kosten.
Visualisierung von Flow und Fallout in Adobe Analytics
Zwei große Unterscheidungsmerkmale für Adobe sind an die Visualisierungen der Customer Journey gebunden: Flow und Fallout. Andere Anbieter scheinen nicht die erforderliche Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit für diese Arten von Analysen zu haben. Darüber hinaus ist Adobe bereit, Customer Journey Analytics zu veröffentlichen, eine Funktion, die sich darauf konzentriert, Besuche und Geräte geräteübergreifend basierend auf Anmeldungen oder Adobes Device Co- op.
Visualisierung des Flusses in Adobe Analytics.
Adobe verfügt außerdem über integrierte Datenkonnektoren mit Dutzenden von Partnern, die eine relativ nahtlose und oft bidirektionale Integration von Datensätzen in E-Mail, Suchmaschinenoptimierung (SEO), Handel, Werbeplattformen und mehr ermöglichen. Wenn diese vorgefertigten Integrationen nicht gut genug sind, empfiehlt Adobe eine benutzerdefinierte Integration über eine Reihe von Optionen, einschließlich der kürzlich veröffentlichten Adobe Experience Platform.
Das andere große Verkaufsargument der Integrationen von Adobe liegt tief in der eigenen Experience Cloud – Integrationen mit anderen Adobe-Lösungen. Adobe war das erste Unternehmen, das eine bidirektionale Integration mit einer Analytics and Data Management Platform (DMP) hatte. DMPs werden verwendet, um Daten aus mehreren Datensätzen zusammenzuführen, Zielgruppen aus diesen zusammengeführten Daten aufzubauen und diese Zielgruppen in Werbeplattformen zu aktivieren.
Mach dir keine Sorge. Wenn dieses Thema zu weit fortgeschritten ist, sollten Sie wissen, dass Marketer Segmente in Analytics definieren können, die dann durch zusätzliche Datenquellen in Audience Manager (DMP von Adobe) angereichert werden, und diese Segmente dann zur weiteren Analyse wieder in Analytics freigeben können. Adobe bietet auch hochwertige Integrationen mit Target (Tests und Personalisierung), Campaign (1:1 Marketingkampagnenmanagement), Experience Manager (Inhalts- und Asset-Management) und Ad Cloud (Werbegebotsoptimierung).
Identifizieren der Einschränkungen der Analytics-Lösung von Adobe
Die größte fehlende Funktion von Adobe könnte für Sie eine große sein: die Integration mit Google Ads. Adobe hat mehrere Möglichkeiten zur Integration mit Werbedaten seines größten Analysekonkurrenten, aber keine ist so nahtlos oder so vollständig wie die von Google.
Darüber hinaus beschweren sich einige Leute, dass die Lösung von Adobe zu schwierig zu bedienen ist, aber diese Meinung scheint auf der Omniture-Schnittstelle (dem von Adobe erworbenen Programm, das sich zu Adobe Analytics entwickelt hat) zu basieren, was ehrlich gesagt abschreckend war. Analysis Workspace hat diese Einschränkungen beseitigt und einzigartige Möglichkeiten geschaffen, um neue Benutzer zu unterstützen.
Wenn Sie sich überfordert fühlen, sehen Sie sich diese Ressourcen an, die Ihnen bei der Navigation in Adobe Analytics helfen können .
Verstehen, wie Google Analytics in das Bild der Datenanalyse passt
Wenn Sie noch nie Adobe Analytics verwendet haben, aber eine Analyselösung verwendet haben, haben Sie wahrscheinlich Google Analytics verwendet. Gehen wir einen Schritt zurück und sehen uns an, wie sich Google Analytics in die Welt der Analytics einfügt.
Zunächst ist es wichtig, den Unterschied zwischen dem kostenlosen Tool von Google, Google Analytics , und der (nicht kostenlosen) Unternehmensebene, Google Analytics 360, zu beachten .
Unterscheidung zwischen Google Analytics und Google Analytics 360
Google hat den Markt für kostenlose Analyselösungen in die Enge getrieben und der gesamten Branche einen Dienst erwiesen, indem es dazu beiträgt, eine große Welle von Geschäftsleuten dazu zu bringen, Fragen zu ihren Daten zu stellen. Die kostenlose Version von Google Analytics ist ein wertvolles und leicht zugängliches Tool zum Erstellen von Berichten darüber, wer eine Website besucht und wie sie mit dieser Website interagiert. Es ist kein Tool auf Unternehmensebene für die Datenanalyse.
The focus here is on Google Analytics 360. Google released this for-pay solution several years ago. A significant differentiator and advantage of Google Analytics is its native integration with Google Ads. If advertising is your analytics raison d’être, you’re probably spending more of your budget and time in Google’s ad tools than any other tool and therefore will find Google’s ad integrations valuable.
Connecting Google Analytics with a Google Ads account.
Google imports data from Google Ads (formerly DoubleClick for Advertisers), the Google search console, display and video ads, and paid search ads for Google Analytics 360 customers.
In addition, segments created in Google Analytics can be enabled for remarketing campaigns via Google Ads. However, note that these remarketing lists are not retroactively updated, so users in your segment prior to the segment being shared to Google Ads are not included in the remarketing list. Only users who become a part of your segment after it is shared as a remarketing audience are available for remarketing.
Calculated metrics in Google Analytics and Google Analytics 360 are limited to the four basic arithmetic operators (add, subtract, multiply, divide) and can be used only in custom reports and created only by administrators.
Some calculations are pre-built into reports, but they are often simple divisors of other metrics already in the report. Analysts often need more complex operators and functions, such as distinct/unique counts, means, medians, percentiles, and logical operators (if, then, and, or, greater than, and less than). The interface for creating a calculated metric in Google Analytics is shown below.
Creating a calculated metric in Google Analytics.
Integrating with Google Cloud Platform
Another distinguishing feature of Google’s tool is integration with Google Cloud Platform (GCP). Advanced analysts and data scientists who are comfortable in SQL (Structured Query Language, a language for accessing and manipulating databases) will be able to run queries thanks to the integration of Google data into BigQuery, Google’s fast-moving SQL-based platform for complex analyses of multiple datasets filled with huge data.
The caveat or downside here is that accessing this data requires a high level of fluency with SQL to generate the kinds of reports that you can generate without SQL in Adobe Analytics.
Surveying Google’s Advanced Analysis interface
Google’s recently released interface for Analytics 360 is called Advanced Analysis. It includes a few key features not previously available in standard Google Analytics. For example, Advanced Analysis increases a user’s ability to break down a report, such as breaking down the marketing channel report by landing page. Google’s Advanced Analysis allows for ten breakdowns in a report, whereas the old interface allows for a maximum of five.
Segment Overlap is the second report in Advanced Analysis. This report provides analysts with a Venn diagram of segments that show the percentage of users who share a segment. Finally, Google has expanded custom funnel capabilities in Advanced Analysis. Google Analytics 360 customers love the ability to create custom funnels on the fly, whereas non-360 customers have to create the funnel before data flows into it.
In der erweiterten Analyse hat Google diese benutzerdefinierten Trichter auf maximal 10 Trichterschritte erweitert und damit das Maximum in Google Analytics verdoppelt. Im Vergleich zum Analysis Workspace von Adobe ist das Advanced Analysis-Tool von Google weitaus weniger robust, aber wir sind gespannt, was Google in zukünftigen Versionen zusammenstellt.
Bewertung der Vor- und Nachteile von Adobe Analytics und Google Analytics
Wie bereits erwähnt, erhält Google gute Noten für die Integration mit anderen Google-Plattformen. Allerdings verfügt Google Analytics nur über eine signifikante Nicht-Google-Integration mit Salesforce, sodass alle anderen Datenquellen eine benutzerdefinierte Einrichtung über die API erfordern.
Google Analytics hat sich aus seinem Ursprung als viel einfacheres Tool für die Berichterstellung im Gegensatz zu einem vollwertigen Analysetool entwickelt und behält bedeutende evolutionäre Überbleibsel und Einschränkungen bei. Die Einschränkungen, die mit berechneten Metrikfunktionen, Dimensionsaufschlüsselungen und benutzerdefinierten Trichtern verbunden sind, können für Analysten, die nicht an der Verwendung von SQL interessiert oder nicht daran interessiert sind, schwächen.
Das größte Manko ist möglicherweise, dass Google Analytics, sogar die Premium-Lösung Analytics 360, in seinen Berichten Datenstichproben verwendet, sodass einige Berichte möglicherweise keinen vollständigen Überblick über das Besucherverhalten bieten. Ähnlich wie bei Wahlumfragen zeigen Google Analytics-Berichte Daten an, die einem Prozentsatz des gesamten Datensatzes zugeordnet sind (z.
Natürlich ist der echte Sampling-Algorithmus von Google komplizierter, aber das Endergebnis ist wichtig: Daten können Ihnen je nach Aufteilung unterschiedliche Antworten liefern. In Analytics 360 werden die Mindestwerte für Stichproben in vielen Berichten erhöht.
Kurz gesagt, die kostenlose Version von Google Analytics spielt eine wertvolle Rolle bei der Öffnung der Tür zur Datenanalyse für eine Vielzahl kleiner Entwickler, einschließlich einzelner Website-Designer, die ihre Websites mit WordPress, Wix oder anderen Tools erstellen. Es ermöglicht ihnen, grundlegende Berichte zu erstellen und eine begrenzte Anzahl von im Wesentlichen vordefinierten Analysen durchzuführen.
Das weniger bekannte und implementierte Google Analytics 360 mit der Advanced Analysis-Benutzeroberfläche fügt einige Funktionen hinzu, die sich in gewisser Weise mit denen in Adobe Analytics überschneiden. Zu den Einschränkungen zählen die Notwendigkeit einer SQL-Programmierung, um das Beste aus den gesammelten Daten herauszuholen, und insbesondere Probleme mit der Datengenauigkeit. Google Analytics hat den Vorteil, dass es den direktesten Weg zur Datenanalyse mit Fokus auf Werbung und Veröffentlichung bietet.
Andere Datenanalyseoptionen
Jetzt ist es an der Zeit, einige andere Optionen auszuprobieren. Diese Analyseprodukte sind oft eher nischenorientiert und konzentrieren sich auf ereignisbasiertes Tracking, Echtzeitstatistiken für Publisher, Frameworks für mobile Anwendungen oder Daten, die für Produktmanager erstellt wurden.
Jeder dieser Anbieter, einschließlich MixPanel, Heap, Amplitude und Localytics, bietet fokussiertere, aber weniger Funktionen als Google Analytics 360 oder Adobe Analytics. Keiner hat sich zum Ziel gesetzt, mit den umfassenderen Cloud-Angeboten von Google Marketing Platform oder Adobe Experience Cloud zu konkurrieren.