+31 (0)30 636 39 70 | info@onmarc.nl

Wat GA4 je wel (en niet) over je segmenten vertelt

OnMarc

Waarde halen uit je GA4 data

Wat GA4 je wel (en niet) over je segmenten vertelt

 

Met een marktaandeel van ca. 55 procent is het waarschijnlijk dat ook jouw organisatie Google Analytics 4 gebruikt. Het is gratis, gemakkelijk op te zetten en je kunt er vrij snel je dagelijkse inzichten uithalen. Een extra voordeel is nog dat je het gemakkelijk kunt gebruiken in samenwerking met bijvoorbeeld Google Ads. Toch heeft het ook nadelen als je voorbij de standaardrapporten wilt om meer waarde uit je GA4 data te halen. In deze blog zetten we op een rijtje wat GA4 je wel (en niet) over je segmenten vertelt.

Vaak is GA4 de tool die je zult gebruiken om te zien wat je campagnes en conversies doen. Vanuit dat oogpunt, loop je niet zo snel iets mis. Pas als je bijvoorbeeld individuele gebruikers of persoonlijke kenmerken wilt analyseren, loop je tegen wat limieten aan. In de Custom Reports kun je een en ander zelf bij elkaar klikken, maar dat heeft best een leercurve en de data gaat maar zo’n 90 dagen mee op het moment van schrijven. Met Analytics intelligence kun je Google wel zelf aan het werk zetten om wat eerste diepere analyses voor je te doen. En: voor specifieke A/B testen of andere analyses heb je wel andere tooling.

Inzicht in je doelgroep

Het echte probleem begint pas als je vanaf een wat hoger punt naar je data gaat kijken: wat zegt dit over mijn doelgroepen en markt? Voor wie ben ik op welke manier relevant? Google Analytics meet, zeker met de nieuwe Enhancement Measurement, best een hoop relevant gedrag out-of-the-box. Wat bekijken je bezoekers, hoe komen ze binnen, hoe engaged zijn ze? Alleen: de rapporten stellen je niet in staat om echte segmenten te gaan vinden en wat die nu typeert. Nog los van de mogelijke gaten omdat de GA4-rapporten in de gratis versie de data samplen vanwege efficiëntie.

Toch kun je onder de Gebruikers-rapporten best wel wat van je vooraf gedefinieerde Doelgroepen analyseren. Vaak zijn die event-gedreven te maken: gebruikers die binnenkomen via CPC of een product hebben bekeken. Wil je die verder bekijken, dan kun je dat doen in Custom Reports (al blijft daar het retentieprobleem). Ook bieden die rapporten templates voor doelgroepanalyse, om snel inzichten te vergaren. Maar: die beperken zich wel tot cohorten als leeftijd en device type.

 

screenshot-ga4-segmenten

Voorspellende inzichten

Je Doelgroepen in GA4 kun je inzetten voor remarketing. En met bepaalde slimme metrics – via predictive audiences – kun je zelfs inspelen op de kans dat iemand gaat aankopen of gaat churnen. Daarvoor moet je wel wat (e-commerce) events hebben ingeregeld en zo’n 1000 gebruikers hebben gehad die aankochten in relatief korte tijd, maar: dan zou je bijvoorbeeld via Google Ads meer kunnen inzetten op gebruikers met hoge potentie. Een stuk efficiënter!

”…het probleem: als je die data maximaal wilt benutten, moet je best wel wat toeren uithalen… ”

Is dat nou fundamenteel inzicht?

Al met al betekent dat, dat je zowel op optimalisatie van je website als op (re)targeting in Ads best een hoop kan doen met GA4 zonder dat je zelf in de data hoeft te gaan graven via BI-tools of via hun database BigQuery. Er is dus best een hoop dat GA4 je over je segmenten vertelt. Maar, als je een stapje terug neemt en nadenkt vanuit je propositie, kun je je afvragen of dit inzicht is waar je over een jaar nog wat aan hebt. Leert dit je wie je interessante klanten zijn, waarvoor ze naar jou toekomen, welke paden ze bewandelen en hoe waardevol ze zijn? Ja, je weet wie je grootste groepen zijn en wie de meeste kans heeft op aankoop. De vraag is wel of je dan weet hoe je die mensen moet benaderen (en met welk product) om daadwerkelijk conversies te veroorzaken. Zijn het koopjesjagers, mensen met gezinnen, tech-fans? Als je dus de ‘waarom’ wilt weten, en hoe je relevant met ze kunt communiceren, moet je echt dieper de data in.

Die data is er in GA4 wel, maar in de reporting haal je dat er niet zomaar uit. Zelfs met padverkenningen kan dat nog best lastig zijn. Google Analytics 4 vertelt je dus weer niet over je segmenten hoe je je marketingstrategie kunt aanpassen. Op het moment dat het laaghangend fruit is geoptimaliseerd, moet je dus wel dieper gaan graven. Zeker als je buiten GA4 wilt gaan werken (voor advertising op andere platformen of analyses met bijvoorbeeld je CRM- of kassasysteem gekoppeld), vraagt dat best wel wat ervaring.

Alles op een rijtje

Voordelen

  1. Snel en out-of-the-box inzichten
  2. Standaard rapporten, ook over mogelijke segmenten
  3. Automatische inzichten met Analytical Intelligence
  4. Inzichten zijn direct om te zetten in remarketing campaigns
  5. Custom reports zonder nieuwe BI-tool of data exports
  6. Basis user tracking over devices heen

Nadelen

  1. Weinig diepgaande segmentinzichten in combinatie met gedrag
  2. Sampled data zorgt ervoor dat je altijd wat onvolledige beelden hebt (tenminste in de gratis versie)
  3. Echte gedragsinzichten zijn dit niet
  4. Koppeling naar individuele users is lastig, als je buiten Google wilt gaan differentieren of bezoekers wilt gaan ondervragen met een survey
  5. Voor diepere inzichten moet je data exporteren, bijvoorbeeld naar BigQuery
  6. Koppeling naar offline en andere bronnen is onmogelijk zonder export

Conclusie

Dus wat vertelt GA4 je wel en niet over je segmenten? Analytics heeft voor veel bedrijven waarschijnlijk meer dan genoeg data voor interessante analyses, alleen is het probleem: als je die data maximaal wilt benutten, moet je best wel wat toeren uithalen. Dat kan door alles zelf uit BigQuery te halen, maar ook die data is niet heel toegankelijk.

Geen zin in die hoofdpijn maar wel behoefte aan meer klantinzichten uit je GA4 data? Bekijk dan onderstaande video’s eens of drink direct een kop koffie met onze Analytics Translator Jonas.

Kevin van Kalkeren combineert een achtergrond in sociale psychologie met data science. Daarmee snapt hij niet alleen hoe je met data moet werken, maar ook dat die data meer betekent dan enen en nullen. Bij OnMarc zet hij zich dan ook in om (bezoekers)gedrag tastbaarder te maken, om relevanter te zijn voor gebruiker én de klant van OnMarc zelf. Zo bouwt zijn team aan machine learning oplossingen voor exit detectie, clustering en andere diepgaande (marketing) analytics. Kevin is daarnaast betrokken als docent bij de Hogeschool Utrecht, heeft een eigen AI-boekenplatform en werd in 2023 genomineerd als Data Professional van het Jaar.

0 Comments

Leave a reply

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

*