Auf dieser Seite finden Sie detaillierte Tabellen mit den Metriken und Dimensionen der einzelnen Datensätze in unseren Google Analytics 3/Universal Analytics-Exporten. Diese Tabellen sind Ihr Leitfaden, um zu verstehen, welche Daten in den Excel-Dateien verfügbar sind und wie sie zur Erreichung Ihrer Analyseziele genutzt werden können. Beachten Sie, dass die Datensätze in BigQuery mit denen identisch sind, die nach Excel exportiert wurden.
Alle Datensätze sind aggregierte Daten, keine Rohdaten. Das bedeutet, dass Metriken für eine bestimmte Gruppe von Dimensionen und Daten zusammengefasst oder Durchschnittswerte berechnet werden. Datensätze werden für verschiedene Zeitrahmen exportiert, wie unten dargestellt, und können unterschiedliche Zeitgranularitäten aufweisen (monatlich, jährlich). Bitte beachten Sie, dass die Google-API den Export von Rohdaten nicht anbietet und es auch keine Möglichkeit gibt, wirklich alle Daten für eine Immobilie herunterzuladen (auch nicht mit anderen Tools oder Methoden). Aus diesem Grund stellen wir eine umfangreiche Reihe von Berichten zur Verfügung, die von unseren Analyseexperten erstellt wurden und die die überwiegende Mehrheit der Anwendungsfälle von Marketinganalysen abdecken.
Um den verschiedenen Berichtsanforderungen gerecht zu werden, haben wir drei verschiedene Zeitrahmen in unsere Berichte aufgenommen.
"all Time": Dies bietet einen Panoramablick auf Ihre Daten, der sich über den gesamten Zeitraum Ihrer Datenerhebung erstreckt. Es ist ideal für langfristige Trendanalysen und strategische Planung.
"12 Months": Diese Ansicht konzentriert sich auf das letzte Jahr und bietet eine detaillierte Analyse von Monat zu Monat, ideal, um aktuelle Trends zu verstehen und rechtzeitig Anpassungen vorzunehmen.
"retention period": Einige detaillierte Daten sind in Google Analytics nur für eine begrenzte Zeit verfügbar. Dies hängt von der Einstellung zur Datenspeicherung in Ihrem Google Analytics-Konto ab. Wir erkennen diesen Zeitraum und exportieren Daten entsprechend.
Die Zeitbereiche sind Teil des Dateinamens.
Wir fügen dem Dateinamen das Sampling-Flag '_smp' hinzu. Dieses Kennzeichen gibt an, ob für die Daten in der Datei eine Stichprobe durchgeführt wurde. So ist sichergestellt, dass Sie sich stets der Repräsentativität der Daten bewusst sind und entsprechend fundierte Entscheidungen treffen können. Das Sampling ist ein Artefakt der Google Analytics-API. Es passiert automatisch, wenn der Rohdatensatz zu groß ist. Die Probenahme kann nur in den detaillierten Berichten erfolgen, für die die oben genannte Aufbewahrungsfrist gilt.
Einige Dimensionen können viele unterschiedliche Werte haben (sogenannte Dimensionen mit hoher Kardinalität). In diesem Fall werden Exporte nach 1 Million Zeilen gekürzt. In seltenen Fällen sehen wir auch, dass die Google Analytics-API für einige Zeiträume zu wenig Daten zurückkehrt. Leider können wir dieses Verhalten nicht beeinflussen, daher empfehlen wir, die Daten nach dem Herunterladen Ihrer Berichte auf Vollständigkeit zu überprüfen.
Der Datensatz „overview_scores_12months“ ist eine Sammlung wichtiger Leistungsindikatoren, die einen Überblick über das Nutzerengagement und die Leistung der Website geben sollen. Diese übersichtliche Reihe von Kennzahlen gibt Ihnen einen klaren Überblick über die Nutzeraktivitäten auf Ihrer Website, einschließlich der Gesamtzahl der Nutzer und der Art und Weise, wie sie mit Ihren Inhalten interagieren. Indem Sie Trends bei neuen Nutzern, Sitzungszahlen, Seitenaufrufen und mehr untersuchen, können Sie das Verhalten Ihrer Zielgruppe über einen jährlichen Zyklus hinweg besser verstehen.
Zeitgranularität = Keine (Summe der letzten 12 Monate)
Zeitraum = Letzte 12 Monate
Der Datensatz 'overview_scores_12months_comp' enthält die Zahl für den letzten Zeitraum von 12 Monaten.
Mit anderen Worten, ist ein Benchmark für overview_scores_12months.
Zeitgranularität = Keine (Summe der letzten 12 Monate)
Zeitraum = Letzte 12 Monate
Der Datensatz 'Overview_Scores_AllTime' enthält die Zahlen für alle auf der Immobilie verfügbaren Zeiten.
Zeitgranularität = Keine (Summe aller Zeiten)
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz „Overview_KPI_AllTime“ dient zur Analyse von Leistungskennzahlen (KPIs) im Zusammenhang mit der Webseitenanalyse über die gesamte Dauer der Datenerfassung. Im Gegensatz zu den vorherigen Datensätzen enthält dieser „Dimensionen“, die darauf hindeuten, dass der Schwerpunkt auf zeitbasierten Analysen liegt. Die Dimensionen „Jahr“ und „Jahr/Monat“ geben an, dass die Daten sowohl nach jährlichen als auch nach monatlichen Intervallen aufgeschlüsselt werden können, was einen detaillierteren Überblick über das Nutzerverhalten und die Leistung der Website im Laufe der Zeit bietet. Die Kennzahlen, zu denen Nutzer, neue Nutzer, Sitzungen, Seitenaufrufe, Sitzungsdauer und Bounces gehören, bieten Einblicke in das Nutzerengagement und die Interaktion mit der Website.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz „Overview_KPI_Yearly_AllTime“ ist darauf zugeschnitten, einen jährlichen Überblick über die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) zu bieten, die für die Website-Analyse relevant sind und den gesamten Zeitraum der Datenerhebung umfassen. Er enthält eine einzige Dimension, das „Jahr“, was bedeutet, dass die Daten auf jährlicher Basis segmentiert werden. Dies ermöglicht einen Jahresvergleich und eine Trendanalyse der Interaktionen und des Nutzerverhaltens auf der Website. Die in diesem Datensatz enthaltenen Metriken sind „NewUsers“, „Sessions“, „Pageviews“, „SessionDuration“, „Bounces“ und „Benutzer“. Zusammengenommen bieten diese Kennzahlen Einblicke in das Engagement neuer und wiederkehrender Nutzer, die Nutzungsmuster der Website und die Gesamtleistung der Website aus jährlicher Sicht.
Zeitgranularität = Jahr
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz „Overview_Channel_AllTime“ bietet eine eingehende Analyse der Nutzerinteraktion und der Leistungskennzahlen der Website ohne festgelegtes Zeitlimit, was einen umfassenden Überblick über alle Zeiten bietet. Er beinhaltet Dimensionen, die die Daten nach Zeit (Jahr, Jahr/Monat) und Kanälen zur Nutzergewinnung (ChannelGrouping) aufschlüsseln und so ein detailliertes Verständnis der Leistungstrends im Zeitverlauf und über verschiedene Marketingkanäle hinweg ermöglichen. Die in diesem Datensatz enthaltenen Kennzahlen sind vielfältig und reichen von Sitzungsinformationen bis hin zu Kennzahlen zum Nutzerverhalten wie Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Absprungraten und auf der Seite verbrachte Zeit. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll für langfristige Leistungsanalysen, um die Effektivität verschiedener Kanäle zu verstehen und um Veränderungen im Nutzerverhalten über längere Zeiträume zu identifizieren.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz „Overview_SourceMedium_AllTime“ ist ein umfassender Datensatz, der sich auf Kennzahlen zur Nutzerbindung in verschiedenen Zeitgranularitäten und Quellmedien konzentriert. Dieser Datensatz erstreckt sich über einen unbestimmten Bereich, wie der Begriff „AllTime“ impliziert, und bietet einen Längsschnitt der Benutzerinteraktionen. Er umfasst Dimensionen wie „Jahr“, „JahrMonat“ und „SourceMedium“, die eine detaillierte Analyse der Trends der Nutzerinteraktion im Zeitverlauf und über verschiedene Verkehrsquellen oder -medien hinweg ermöglichen. Die enthaltenen Kennzahlen bieten einen umfassenden Einblick in Sitzungsdetails, Seitenaufrufe, Effizienz der Nutzerbindung und Absprungraten. Dieser Datensatz ist entscheidend, um nicht nur das Volumen der Interaktionen zu verstehen, sondern auch die Qualität und das Verhalten der Nutzer über einen längeren Zeitraum, segmentiert danach, wann und wie sie auf die Website zugreifen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Die Tabelle „Overview_DeviceCategory_AllTime“ enthält eine detaillierte Aufschlüsselung der Benutzerinteraktionen mit Ihrer Website, kategorisiert nach dem verwendeten Gerätetyp. Sie enthält Dimensionen wie „Jahr“, „JahrMonat“ und „Gerätekategorie“, mit denen Sie Verkehrsmuster im Zeitverlauf und für verschiedene Gerätetypen verfolgen und analysieren können. Die bereitgestellten Kennzahlen wie „Sitzungen“, „Seitenaufrufe“ und „BounceRate“ bieten Einblicke in das Engagement und Verhalten der Nutzer. Diese Tabelle ist eine unschätzbare Ressource, um die umfassende Leistung Ihrer Website auf verschiedenen Geräten im gesamten Datenverlauf zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz „Overview_Country_AllTime“ bietet eine detaillierte Analyse der Benutzerinteraktionsmetriken ohne eine bestimmte Zeitbegrenzung, die möglicherweise die gesamte Dauer der Datenerfassung umfasst. Die Einbeziehung von Dimensionen wie „Jahr“, „Jahr/Monat“ und „Land“ ermöglicht eine detaillierte Untersuchung von Daten über verschiedene Zeitrahmen und geografische Standorte hinweg. Dieser Detaillierungsgrad ermöglicht eine eingehende Analyse von Trends und Mustern im Zeitverlauf und in verschiedenen Regionen. Die umfassenden Kennzahlen bieten Einblicke in Sitzungsdaten, Seitenaufrufe, Effizienz der Nutzerbindung, Sitzungsdauer und Absprungraten. Ein solcher Datensatz ist entscheidend, um das langfristige Nutzerverhalten und die Leistung von Websites in verschiedenen Ländern zu verstehen und fundierte Entscheidungen über globale Strategien und Lokalisierungsbemühungen zu treffen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz „Audience_Location_RetentionPeriod“ ist so strukturiert, dass er die Nutzerinteraktion und die Leistungskennzahlen der Website auf der Grundlage geografischer und zeitlicher Dimensionen analysiert. Die Dimensionen umfassen „Jahr“, „JahrMonat“, „Land“, „Stadt“, „Region“ und „Sprache“ und bieten eine detaillierte Aufschlüsselung der Benutzerdaten nach Ort und Zeit. Diese Dimensionen ermöglichen eine eingehende Analyse der Verteilung und des Verhaltens der Zielgruppen über verschiedene Zeiträume (jährlich und monatlich) und über verschiedene geografische Standorte hinweg. Metriken wie „Nutzer“, „Sessions“, „Pageviews“, „SessionDuration“, „Bounces“, „GoalCompletionsAll“, „Transactions“ und „TransactionRevenue“ bieten Einblicke in die Nutzerinteraktion, die Interaktion mit der Website und die wirtschaftliche Leistung. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um die Muster der Zuschauerbindung und des Interaktionsverhaltens in Bezug auf bestimmte Standorte und Zeitrahmen zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz 'Audience_Device_RetentionPeriod' bietet eine detaillierte Analyse der Benutzerinteraktionen mit einem Schwerpunkt auf der Gerätenutzung und der Aufbewahrung im Laufe der Zeit. Er beinhaltet Dimensionen, die zeitliche Aspekte (Jahr, Jahr/Monat) und Geräteeinstellungen der Benutzer (DeviceCategory, Browser, Betriebssystem) erfassen und so ein detailliertes Verständnis des Nutzerverhaltens über verschiedene Zeiträume und technologische Plattformen hinweg ermöglichen. Metriken wie Nutzerzahlen, Sitzungsdaten, Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Absprünge und verschiedene Zielerreichungen sowie Transaktionsdaten bieten Einblicke in die Nutzerbindung, die Effektivität der Website und die wirtschaftliche Leistung. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um zu analysieren, wie sich verschiedene Geräte und Betriebssysteme auf das Nutzerverhalten und die Nutzerbindung auswirken, sowie für das Verständnis zeitlicher Trends bei Benutzerinteraktionen und Umsatzgenerierung.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Audience_Demography_RetentionPeriod“ bietet eine aufschlussreiche Analyse der Nutzerdemografie und der Interaktionsmetriken, wobei der Schwerpunkt auf der Kundenbindung über einen unbestimmten Zeitraum liegt. Dieser Datensatz umfasst Dimensionen wie „YearMonth“, „UserGender“ und „UserAgeBracket“, was darauf hinweist, dass Daten nach Zeit, Geschlecht und Altersgruppen segmentiert werden können. Eine solche Segmentierung ist entscheidend, um das Verhalten und die Präferenzen verschiedener demografischer Gruppen zu verstehen. Die Kennzahlen in diesem Datensatz, einschließlich Nutzerzahlen, Sitzungsdetails, Seitenzugriffsstatistiken und Wirtschaftskennzahlen wie Transaktionen und Umsatz, bieten einen umfassenden Überblick über das Nutzerengagement und die wirtschaftliche Leistung. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll für die Bewertung der Effektivität von Targeting-Strategien und der wirtschaftlichen Auswirkungen verschiedener demografischer Gruppen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Audience_Interest_RetentionPeriod“ konzentriert sich auf Kennzahlen zur Nutzerbindung und Konversionsrate, segmentiert nach Zeit- und Interessenkategorien über einen bestimmten Aufbewahrungszeitraum. Die Einbeziehung der Dimension „YearMonth“ zeigt, dass die Daten so strukturiert sind, dass sie eine monatliche Analyse ermöglichen und Einblicke in die Entwicklung des Nutzerverhaltens und der Engagement-Trends im Laufe der Zeit geben. Die Dimension „InterestInMarketCategory“ fügt eine Ebene der Spezifität hinzu, die es ermöglicht, Benutzerinteraktionen auf der Grundlage ihrer Marktinteressen zu untersuchen. Wichtige Kennzahlen wie Nutzerzahl, Sitzungsdetails, Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Absprungraten, Zielerreichung, Transaktionen und Transaktionsumsatz bieten einen umfassenden Überblick über das Nutzerengagement und die Leistung der Website. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um zu verstehen, wie sich verschiedene Marktinteressengruppen verhalten und im Laufe der Zeit konvertieren, was gezielte Marketing- und Optimierungsstrategien ermöglicht.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz 'Audience_Behaviour_Timings_RetentionPeriod' bietet eine detaillierte Analyse des Nutzerverhaltens und der Nutzerinteraktion, wobei der Schwerpunkt auf Timing- und Kundenbindungsaspekten liegt. Die in diesem Datensatz enthaltenen Dimensionen wie 'year', 'yearMonth', 'sessionDurationBucket', 'sessionCount', 'daysSinceLastSession' und 'UserType' bieten eine vielschichtige Perspektive darauf, wie Benutzer über verschiedene Zeitrahmen und Bedingungen hinweg mit dem Dienst interagieren. Die zeitlichen Dimensionen ('Jahr' und 'YearMonth') ermöglichen eine Analyse von Trends und Mustern über bestimmte Zeiträume. „SessionDurationBucket“ und „SessionCount“ bieten Einblicke in die Länge und Häufigkeit von Benutzersitzungen, während „DaysSinceLastSession“ und „UserType“ Daten zur Nutzerbindung und zur Art der Benutzer (neue oder wiederkehrende) bieten. Die enthaltenen Kennzahlen wie „Sessions“, „Pageviews“, „SessionDuration“, „Bounces“, „GoalCompletionsAll“, „Transactions“ und „TransactionRevenue“ bieten quantitative Messwerte für das Nutzerengagement, die Leistung der Website und die kommerziellen Ergebnisse. Dieser Datensatz ist besonders nützlich, um zu verstehen, wie sich verschiedene Nutzertypen im Laufe der Zeit verhalten und wie sich ihre Interaktionen in greifbaren Ergebnissen wie Zielerreichung und Umsatz niederschlagen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Audience_Content_RetentionPeriod“ ist so strukturiert, dass er eine eingehende Analyse der Zuschauerbindung und der Leistung der Inhalte ermöglicht, wobei der Schwerpunkt auf der Aufbewahrung über verschiedene Zeiträume liegt. Die in diesem Datensatz enthaltenen Dimensionen — wie „Jahr“, „JahrMonat“, „PagePath“, „PageTitle“ und verschiedene Inhaltsgruppen — lassen darauf schließen, dass er detaillierte Einblicke in die Art und Weise bietet, wie Inhalte im Laufe der Zeit konsumiert werden und wie sie dazu beitragen, Nutzer anzuziehen und zu binden. Die Zeitgranularität, angegeben durch „Jahr“ und „Jahr/Monat“, ermöglicht sowohl jährliche als auch monatliche Leistungsbeurteilungen. Metriken wie „Sessions“, „Pageviews“, „TimeOnPage“ und „TransactionRevenue“ bereichern diese Analyse zusätzlich und liefern quantitative Daten zur Nutzerbindung, zur Effektivität von Inhalten und zu finanziellen Ergebnissen. Dieser Datensatz ist besonders nützlich für Inhaltsstrategen und Vermarkter, die Inhalte optimieren möchten, um die Zuschauerbindung zu verbessern und den Umsatz zu steigern.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Audience_Behaviour_Search_RetentionPeriod“ bietet eine detaillierte Analyse des Suchverhaltens der Nutzer über einen bestimmten Aufbewahrungszeitraum. Die enthaltenen Dimensionen deuten darauf hin, dass der Schwerpunkt auf zeitlichen Trends (Jahr und Monat) sowie auf verschiedenen Aspekten des Sucherlebnisses liegt, z. B. auf der Startseite der Suche, den verwendeten Schlüsselwörtern, den Suchkategorien und der Zielseite nach der Suche. Die zeitliche Granularität, die durch die Angabe von „YearMonth“ angezeigt wird, ermöglicht eine monatliche Analyse der Suchmuster. Die Metriken in diesem Datensatz decken ein breites Spektrum suchbezogener Aktivitäten ab, darunter die Gesamtzahl der Sitzungen mit Suchanfragen, einzelne Suchanfragen, Suchtiefe, Aufrufe von Suchergebnissen, Ausstiege während einer Suche und die Dauer von Suchsitzungen. Dieser Datensatz ist entscheidend, um zu verstehen, wie Benutzer mit der Suchfunktion interagieren, und gibt Einblicke in die Benutzerpräferenzen, die Sucheffizienz und die allgemeine Interaktion mit der Suchfunktion auf einer Plattform.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Audience_Behaviour_Weekday_Hour_AllTime“ bietet eine eingehende Analyse des Nutzerverhaltens und der Nutzerinteraktion über verschiedene Dimensionen und Kennzahlen hinweg, ohne ein bestimmtes Zeitlimit, was bedeutet, dass die Daten vom Beginn der Datenerfassung bis zum aktuellen Datum erfasst werden. Er beinhaltet Zeitgranularität auf der Ebene von Jahren, Monaten, Stunden und Wochentagen und bietet einen detaillierten Überblick darüber, wie sich die Benutzerinteraktionen über verschiedene Zeitskalen hinweg unterscheiden. Die Einbeziehung von Dimensionen wie „Jahr“, „JahrMonat“, „Stunde“ und „DayOfWeekName“ ermöglicht eine ausgeklügelte Zeitanalyse und ermöglicht Einblicke in Muster und Trends zu bestimmten Tages- und Wochentagen sowie in monatliche und jährliche Trends. Die Metriken gehen über grundlegende Interaktionsindikatoren hinaus und umfassen auch Transaktionsdaten. Sie bieten einen ganzheitlichen Überblick nicht nur darüber, wie Benutzer mit der Plattform interagieren, sondern auch über ihre wirtschaftlichen Auswirkungen durch „Transaktionen“ und „Transaktionsumsätze“. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um zeitliche Engagement-Trends und deren Korrelation mit umsatzgenerierenden Aktivitäten zu identifizieren.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz 'Acquisition_Channels_RetentionPeriod' soll Einblicke in die Nutzerakquise und das Nutzerverhalten über verschiedene Aufbewahrungszeiträume geben. Er enthält eine Mischung aus zeitbasierten Dimensionen wie „Jahr“ und „Jahr/Monat“, sodass Daten über verschiedene Zeitgranularitäten hinweg analysiert werden können, von jährlich bis monatlich. Zusätzliche Dimensionen wie „ChannelGrouping“, „SourceMedium“, „Campaign“, „Keyword“ und „AdContent“ bieten eine detaillierte Aufschlüsselung, wie verschiedene Marketingkanäle und -strategien zur Nutzergewinnung und -bindung beitragen. Die Kennzahlen in diesem Datensatz, einschließlich Sitzungen, neuer Nutzer, Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Bounces, Zielerreichung, Transaktionen und Transaktionsumsatz, bieten einen umfassenden Überblick über die Nutzerbindung und die Konversionseffizienz. Dieser Datensatz ist besonders nützlich, um die Leistung von Marketingkampagnen und -strategien über verschiedene Zeiträume und über verschiedene Akquisitionskanäle zu bewerten.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Acquisition_AdCost_RetentionPeriod“ konzentriert sich auf Akquisekennzahlen, Anzeigenkosten und Nutzerbindungsdaten mit einer zeitlichen Granularität, die jährliche und monatliche Aufschlüsselungen umfasst. Die Dimensionen „Year“ und „YearMonth“ geben an, dass die Daten sowohl jährlich als auch monatlich analysiert werden können. Zusätzliche Dimensionen wie „SourceMedium“ und „Kampagne“ bieten Einblicke in die Leistung verschiedener Marketingkanäle und bestimmter Kampagnen. Die Kennzahlen in diesem Datensatz decken ein breites Spektrum an Indikatoren für Nutzerinteraktion und finanzielle Leistung ab, darunter Sitzungsdaten, Details zur Nutzerakquise, Seitenzugriffsstatistiken, Sitzungsdauer, Absprungraten, Zielerreichung, Transaktionen, Einnahmen aus Transaktionen und Werbekosten. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll für die Analyse der Effektivität und des ROI von Marketingkampagnen und -strategien über verschiedene Zeiträume.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Acquisition_Landing_RetentionPeriod“ konzentriert sich auf Akquisitionskennzahlen, wobei der Schwerpunkt auf der Aufbewahrungsdauer liegt. Er zeigt Daten zur Nutzerbindung und zur finanziellen Leistung. Die enthaltenen Dimensionen „Jahr“, „YearMonth“ und „LandingPagePath“ geben an, dass der Datensatz jährliche und monatliche Einblicke sowie Analysen auf der Grundlage bestimmter Landingpages liefert. Diese Granularität ermöglicht eine detaillierte Untersuchung der Leistung verschiedener Landingpages im Laufe der Zeit. Kennzahlen wie Sitzungen, neue Nutzer, Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Bounces, Zielerreichungen, Transaktionen und Transaktionsumsätze bieten einen umfassenden Überblick über die Nutzerinteraktion und den finanziellen Erfolg. Dieser Datensatz ist besonders nützlich, um zu verstehen, wie effektiv verschiedene Landingpages in Bezug auf die Gewinnung und Bindung von Nutzern sind und welchen Beitrag sie zu den allgemeinen Geschäftszielen und der Umsatzgenerierung leisten.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Acquisition_Adwords_RetentionPeriod“ dient zur Analyse der AdWords-Akquisitionsleistung über einen bestimmten Aufbewahrungszeitraum. Dieser Datensatz umfasst Dimensionen, die eine detaillierte Aufschlüsselung der Daten nach Zeitpunkten (Jahr und Jahr-Monat) ermöglichen, sowie AdWords-spezifische Elemente wie Kunden-ID, Quelle und Medium des Traffics, Kampagnendetails, Keywords und Anzeigeninhalte. Die Einbeziehung von Zeitdimensionen wie „Jahr“ und „Jahr/Monat“ bietet die Möglichkeit, Leistungsdaten sowohl auf jährlicher als auch auf monatlicher Basis zu analysieren. Die bereitgestellten Kennzahlen bieten einen umfassenden Überblick über die Effektivität von AdWords-Kampagnen. Dazu gehören Impressionen, Klicks, Sitzungen, Seitenaufrufe, Sitzungsdauer, Bounces, Zielerreichungen, Transaktionen, Transaktionsumsätze und Anzeigenkosten. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um den ROI von AdWords-Kampagnen zu bewerten, die Nutzerinteraktion zu verfolgen und die allgemeinen Auswirkungen von Werbemaßnahmen auf die Leistung der Website zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Overview_eCommerce_AllTime“ bietet einen detaillierten Einblick in die E-Commerce-Aktivitäten über den gesamten aufgezeichneten Zeitraum, wobei sowohl die zeitliche Verteilung der Daten als auch die finanziellen Leistungskennzahlen hervorgehoben werden. Mit Dimensionen wie „Jahr“ und „Jahr/Monat“ bietet der Datensatz eine granulare Ansicht, die detaillierte Zeitreihenanalysen ermöglicht, die von jährlichen Zusammenfassungen bis hin zu Aufschlüsselungen nach Monaten reichen. Die enthaltenen Kennzahlen — Sitzungen, Transaktionen, Transaktionsumsatz, Transaktionen pro Sitzung und Umsatz pro Transaktion — bieten einen umfassenden Überblick über die Effizienz des E-Commerce, die Kundenbindung und die finanziellen Ergebnisse. Dieser Datensatz ist entscheidend für die Bewertung des langfristigen Erfolgs von E-Commerce-Strategien, das Verständnis saisonaler Trends und die Identifizierung von Wachstums- und Optimierungsmöglichkeiten.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Der Datensatz „conversion_ecommerce_retentionperiod_SMP11“ wurde speziell für die Analyse der E-Commerce-Konversionen und -Kundenbindung im Zeitverlauf entwickelt, wobei ein besonderer Schwerpunkt darauf liegt, wie verschiedene Faktoren diese Kennzahlen beeinflussen. Die in diesem Datensatz enthaltenen Dimensionen — year, yearMonth, sourceMedium, campaign, deviceCategory und userType — ermöglichen eine granulare Analyse des Nutzerverhaltens und der Transaktionsmuster über bestimmte Zeiträume (Jahr und Monat) und über verschiedene Segmente hinweg. Dieser Detaillierungsgrad ermöglicht eine eingehende Analyse, wie verschiedene Marketingquellen, Kampagnen, Geräte und Nutzertypen (neu oder wiederkehrend) zu den gesamten Sitzungen, Transaktionen und Transaktionsumsätzen beitragen. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um die Effektivität von Marketingmaßnahmen, die geräteübergreifende Nutzerbindung und das Kaufverhalten im Laufe der Zeit zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „conversion_ecommerce_timing_retentionperiod_smp11“ befasst sich mit der komplexen Dynamik von E-Commerce-Transaktionen und konzentriert sich dabei auf die Timing- und Aufbewahrungsaspekte über unterschiedliche Zeiträume. Dieser Datensatz ist so strukturiert, dass er sowohl zeitliche Dimensionen — sich über Jahre und bestimmte Monate innerhalb dieser Jahre erstreckt — als auch transaktionsbezogene Dimensionen erfasst, die die Anzahl der Sitzungen messen, die zu einer Transaktion geführt haben, und die Tage, die bis zu einer Transaktion benötigt wurden. Durch die Einbeziehung von Kennzahlen wie der Gesamtzahl der Transaktionen und dem aus diesen Transaktionen generierten Umsatz bietet er einen detaillierten Einblick in die Effektivität von Konversionsstrategien und Kundenbindungsmaßnahmen. Dieser Datensatz ist besonders nützlich, um zu analysieren, wie lange es dauert, bis die Nutzerinteraktion in finanzielle Ergebnisse umgewandelt wird. Er bietet Einblicke in die Effizienz der Kundenreise und die Auswirkungen von Marketingstrategien im Laufe der Zeit.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „conversion_ecommerce_checkout_retentionPeriod“ erfasst wichtige Daten zu Benutzersitzungen im Zusammenhang mit E-Commerce-Checkout-Prozessen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Aufbewahrungsdauer liegt. Die in diesem Datensatz enthaltenen Dimensionen „Year“, „YearMonth“ und „ShoppingStage“ ermöglichen eine detaillierte zeitliche Analyse, sodass die Beteiligten Trends und Muster sowohl jährlich als auch monatlich beobachten können. Darüber hinaus bietet die Dimension „ShoppingStage“ Einblicke in den Checkout-Prozess und hebt möglicherweise Phasen hervor, in denen Nutzer aussteigen oder fortfahren. Die einzige Metrik, „Sitzungen“, quantifiziert die Benutzerinteraktionen und liefert so einen klaren Indikator für das Engagement und die Effektivität der E-Commerce-Plattform im Laufe der Zeit. Dieser Datensatz ist entscheidend, um zu verstehen, wie sich Änderungen im E-Commerce-Checkout-Prozess auf die Nutzerbindung und die Sitzungsaktivität über verschiedene Zeiträume hinweg auswirken.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „conversion_ecommerce_products_RetentionPeriod“ bietet detaillierte Einblicke in die Leistung auf Produktebene im E-Commerce-Kontext, wobei der Schwerpunkt auf der Produktretention über bestimmte Zeiträume liegt. Die enthaltenen Dimensionen — year, yearMonth, ProductSKU, ProductName und ProductCategoryHierarchy — ermöglichen eine detaillierte Analyse der individuellen Produktleistung im Zeitverlauf und erleichtern so Trendanalysen und Leistungsüberprüfungen sowohl auf Makro- (Jahr, Monat) als auch auf Mikroebene (produktspezifisch). Die Kennzahlen, darunter Aufrufe, Ergänzungen zum Warenkorb, Checkouts, Umsatz, Menge, Rückerstattungen und Rückerstattungsbeträge, bieten einen umfassenden Überblick über die Produktinteraktion — vom Interesse über den Kauf bis hin zur potenziellen Unzufriedenheit nach dem Kauf. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um die Produktlebenszyklen, das Interesse der Verbraucher und die Effektivität von Produktplatzierungs- und Werbestrategien im Laufe der Zeit zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Der Datensatz „Conversion_Goals_RetentionPeriod“ dient zur Bewertung von Konversionszielen über einen bestimmten Aufbewahrungszeitraum. Dieser Datensatz kombiniert auf einzigartige Weise temporale Dimensionen mit Quell-, Kampagnen- und nutzerbezogenen Dimensionen, um einen detaillierten Überblick über die Konversionskennzahlen zu erhalten. Die zeitbezogenen Dimensionen wie „Jahr“ und „Jahr/Monat“ lassen auf Analysemöglichkeiten schließen, die von jährlicher bis monatlicher Granularität reichen. Zusätzliche Dimensionen wie „SourceMedium“, „Campaign“, „DeviceCategory“ und „UserType“ bieten Einblicke in die Effektivität verschiedener Marketingkanäle, Kampagnenleistungen, Gerätenutzungsmuster und Nutzerverhalten. Die Metriken in diesem Datensatz konzentrieren sich auf Sitzungen und spezifische Ziele. Dabei werden Abschlüsse, Werte und Starts für zwei unterschiedliche Ziele erfasst. Diese umfangreiche Kombination von Dimensionen und Metriken macht ihn zu einem wertvollen Instrument, um die Effektivität von Konversionsstrategien im Zeitverlauf und über verschiedene Segmente hinweg zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
Metriken = Die Anzahl der Metriken hängt von der Anzahl der Ziele der Immobilie ab (maximal 20 Ziele)
Der Datensatz „Conversion_Goals_GoalCompletionLocation_AllTime“ wurde entwickelt, um eine eingehende Analyse der Torabschlüsse an verschiedenen Standorten ohne ein bestimmtes Enddatum zu ermöglichen, was auf eine umfassende Datenanhäufung im Laufe der Zeit hindeutet. Er integriert die Zeitgranularität anhand von Dimensionen wie „Jahr“, „YearMonth“ und „GoalCompletionLocation“ und ermöglicht so eine detaillierte zeitliche und räumliche Aufschlüsselung der Zielerreichungen. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die Verfolgung der Leistung von bis zu 20 verschiedenen Konversionszielen (obwohl nicht alle fortlaufenden Zahlen vorhanden sind) und bietet Einblicke in die Effektivität verschiedener Strategien zur Nutzerbindung und zur Konversionsrate über einen unbestimmten Zeitraum. Eine solche detaillierte zeitliche und standortbezogene Segmentierung ist von unschätzbarem Wert, um die Dynamik von Nutzerinteraktionen und den Erfolg angestrebter Ziele über verschiedene Zeitrahmen und Standorte hinweg zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Metriken = Die Anzahl der Metriken hängt von der Anzahl der Ziele der Immobilie ab (maximal 20)
Der Datensatz „Conversion_Goals_SourceMedium_AllTime“ konzentriert sich darauf, das Erreichen von Konversionszielen aus verschiedenen Quellen und Medien über einen unbestimmten Zeitraum zu verfolgen, wobei die Leistung aller Zeiten im Vordergrund steht. Er beinhaltet Dimensionen, die den Zeitpunkt dieser Konversionen (nach „Jahr“ und „Jahr/Monat“) sowie das „SourceMedium“, mit dem die Konversionen erzielt wurden, detailliert beschreiben. Diese Struktur ermöglicht eine eingehende Analyse der Konversionstrends im Zeitverlauf und der Wirksamkeit verschiedener Quellen und Medien bei der Erreichung von bis zu drei festgelegten Konversionszielen. Der Datensatz ist besonders wertvoll für Marketing- und Analyseteams, die ihre Strategien zur Nutzergewinnung und -konversion über verschiedene Kanäle und Zeiträume hinweg evaluieren und optimieren möchten.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Metriken = Die Anzahl der Metriken hängt von der Anzahl der Ziele der Immobilie ab (maximal 20)
Der Datensatz „Conversion_Goals_Campaign_AllTime“ konzentriert sich auf die Verfolgung der Leistung von Konversionszielen in verschiedenen Kampagnen über einen unbestimmten Zeitraum. Dieser Datensatz enthält Dimensionen, die die Analyse von Daten nach Jahr, Monat (als „YearMonth“) und bestimmten Kampagnen ermöglichen und so einen differenzierten Überblick über die Leistung im Zeitverlauf und über verschiedene Marketingmaßnahmen hinweg bieten. Die enthaltenen Kennzahlen wie „Goal1Completions“ bis „GOA20Completions“ messen speziell die Erfolgsquoten verschiedener vordefinierter Ziele und geben Aufschluss darüber, wie effektiv verschiedene Kampagnen ihre Ziele erreichen. Dieser Datensatz ist besonders nützlich, um langfristige Trends der Konversionsraten zu bewerten und die Kampagnenstrategien entsprechend zu optimieren.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Metriken = Die Anzahl der Metriken hängt von der Anzahl der Ziele der Immobilie ab (maximal 20)
Der Datensatz „Conversion_Goals_Country_AllTime“ bietet eine detaillierte Analyse der Torabschlüsse, segmentiert nach Ländern über einen Zeitraum aller Zeiten. Er umfasst sowohl zeitbasierte Dimensionen (Jahr und Jahr/Monat) als auch geografische Segmentierung (Land) und ermöglicht so eine granulare Analyse der Konversionsziele über verschiedene Zeitrahmen und Regionen hinweg. Diese Konfiguration ermöglicht die Verfolgung bestimmter Ziele, wie z. B. das Einreichen von Formularen, Produktkäufe oder andere als Ziele definierte Aktionen, in einem globalen Kontext. Die Einbeziehung mehrerer Kennzahlen zur Zielerreichung (Ziel1Abschlüsse bis Ziel20Abschlüsse) legt einen umfassenden Ansatz zur Messung verschiedener Konversionsmaßnahmen nahe. Dieser Datensatz ist entscheidend, um die Wirksamkeit verschiedener Strategien und Initiativen von Land zu Land über einen längeren Zeitraum zu verstehen.
Zeitgranularität = Monat
Zeitbereich = Alle auf dem Grundstück verfügbaren Zeiten
Metriken = Die Anzahl der Metriken hängt von der Anzahl der Ziele der Immobilie ab (maximal 20)
Der Datensatz „Events_RetentionPeriod“ ist auf die Analyse ereignisbasierter Daten zugeschnitten, wobei der Schwerpunkt auf der Aufbewahrung im Laufe der Zeit liegt. Er enthält eine Reihe von Dimensionen und Metriken, die eine detaillierte Untersuchung der Ereignisinteraktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums ermöglichen. Zu den Dimensionen gehören „Jahr“, „YearMonth“, „EventCategory“ und „EventAction“. Sie bieten eine detaillierte Ansicht, die Analysen sowohl auf jährlicher als auch auf monatlicher Basis erleichtert. Die Einbeziehung von Ereigniskategorien und Aktionen ermöglicht außerdem die Segmentierung und detaillierte Untersuchung bestimmter Arten von Benutzerinteraktionen. Metriken wie „TotalEvents“, „UniqueEvents“ und „EventValue“ bieten quantitative Einblicke in die Häufigkeit und den Wert dieser Ereignisse. Dieser Datensatz ist besonders wertvoll, um zu verstehen, wie Benutzer im Laufe der Zeit mit verschiedenen Ereignistypen umgehen, und um die langfristigen Auswirkungen solcher Interaktionen zu bewerten.
Zeitgranularität = Monat
Zeitraum = Aufbewahrungszeitraum
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10115 Berlín
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