Contentsquare vs. GA4: Welche Plattform passt besser zu deinem Team?

Google Analytics ist weltweit die beliebteste Webanalyseplattform aller Zeiten. Seit mehr als zwei Jahrzehnten verwalten nahezu alle digitalen Teams ihre Geschäfte auf der Grundlage von Google-Analytics-Daten. Die Plattform war lange dafür bekannt, dass sie leicht zu erlernen und zu benutzen ist. Allerdings bis vor kurzem, als Google von der früheren Google Analytics Universal Edition zu GA4 wechselte.

TL;DR

Unternehmen, die auf der Suche nach Alternativen zu Google Analytics 4 (GA4) sind, haben mit Product Analytics von Contentsquare eine Lösung gefunden, die es ihnen ermöglicht, alltägliche Fragen zu ihren Website- und App-Nutzenden einfacher zu beantworten und dabei von den branchenführenden Funktionalitäten von Contentsquare zur automatischen Erfassung von Verhaltensdaten zu profitieren. Autocapture wurde von Contentsquare im Laufe von 10 Jahren an Investitionen in Forschung und Entwicklung verfeinert.

• Es ist für die Erfassung von Verhaltens-Events innerhalb der Seiten sowohl für Websites als auch für mobile Apps verfügbar.

• Es hat sich immer wieder als ein Analysetool bewiesen, das im Vergleich zu herkömmlichen Varianten – die ein manuelles Tagging erfordern, wenn Teams typische neue Fragen beantworten wollen – enorme Zeit- und Kosteneinsparungen ermöglicht.

• Es entlastet Engineers, sodass diese sich auf ihre eigentliche Aufgabe konzentrieren können, anstatt sich mit Tagging zu beschäftigen.

• Es reduziert Ablenkungen mit Data-Governance-Funktionen, die automatisch erfasste Events im Hintergrund halten, während nur die wichtigen Events hervorgehoben werden.

• Insgesamt stellt es einen vollständigeren Datensatz bereit, der es den Nutzenden ermöglicht, bessere Antworten auf Fragen zu erhalten – schneller und auch rückwirkend.

Contentsquare Product Analytics und GA4 sind noch besser, wenn sie mit Contentsquare Experience Analytics kombiniert werden. Mehr als tausend Unternehmen nutzen Contentsquare Experience Analytics heutzutage, um die Fähigkeit ihrer Nutzenden zu verbessern, datengesteuerte Entscheidungen mithilfe von immersiven visuellen Einblicken in Nutzererlebnisse, Frustrationen und die dahinter steckenden Ursachen zu treffen.

In einem typischen Szenario der gemeinsamen Nutzung

• kann die kostenlose oder die kostenpflichtige Version von GA4 zu Werbeanalysezwecken verwendet werden,

• wird Contentsquare Product Analytics genutzt, um schnell alltägliche Fragen über das Verhalten und die Journeys auf der Website oder in der App zu beantworten,

• gibt Contentsquare Experience Analytics Antworten auf die Fragen, warum bestimmte Verhaltensweisen oder Experience-Probleme auftreten und wie die Ergebnisse verbessert werden können,

• bereichert die Voice of Customer von Contentsquare diese Erkenntnisse mit direktem Nutzer-Feedback.

Die Kombination hilft den Teams beim

• Managen ihres Digital Business und ihrer Roadmap auf Basis von Leitstern-KPIs (Key Performance Indicators),

• Erstellen von Journeys und Content-Erlebnissen, die zu mehr Conversions führen,

• Erstellen reibungsloser Erlebnisse, indem Frustrationen und deren Ursachen aufgedeckt werden, und beim

• Schaffen von zufriedenen Nutzenden durch direktes Sammeln von Rückmeldungen über Surveys, Feedback und Usability-Tests.

Kontaktiere uns, um Empfehlungen für deine spezifischen Anwendungsfälle zu erhalten und zu erfahren, wie Contentsquare dir Zeit, Mühe und Kosten ersparen kann.

Analysetools werden für zeitgenössische Erlebnisse entwickelt

Google Analytics wurde ursprünglich in einer Ära entwickelt, in der die Websites der frühen 2000er-Jahre lediglich als elektronische Broschüren dienten. Mit dem Aufkommen von E-Commerce- und Lead-Gen-Websites in den darauffolgenden Jahren hielt Google Analytics mit dem Trend Schritt und fügte starke Marketing- und Conversion-Berichte hinzu.

Aber die heutigen Websites und Apps sind unglaublich reichhaltige und interaktive Content-Erlebnisse. Um das Nutzerverhalten zu verstehen und herauszufinden, was funktioniert (und was nicht), wenn es um das Ansprechen potenzieller Kund:innen geht, sind jetzt viel detailliertere Einblicke erforderlich als Daten auf Seitenzugriffsebene und Conversion-Metriken. Dies gilt besonders für Erlebnisse auf kleinen mobilen Bildschirmen.

Schätzungsweise 99 % der User Journeys und des Nutzerverhaltens finden jetzt im Kontext von Seiten und Bildschirmen statt, darunter beim

• Scrollen,

• Beschäftigen mit Content,

• Verharren über einzelnen Elementen (Hesitation),

• Tippen auf verschiedene interaktive Features,

• gelegentlichen Ringen mit langsamen oder defekten Elementen,

• Fortsetzen und Abschließen von Journeys innerhalb derselben Session und auf demselben oder einem anderen Gerät

• oder stattdessen beim Aufgeben und Abspringen.

Um diese vielfältigen Erlebnisse zu verstehen, sind Analysen erforderlich, die für das moderne Zeitalter entwickelt wurden. Genau das ist es, was zum Aufstieg moderner Analytics-Lösungen geführt hat, auch bekannt als Product und Experience Analytics. Passend zu diesem Trend wurde Google Analytics Universal bekanntermaßen zur Ruhe gebettet und durch Google Analytics 4, oder eben GA4, ersetzt.

Der Wechsel von Google Analytics Universal zu GA4 verlief für einige Nutzende nicht so reibungslos wie erhofft.

GA4 ist zu detaillierteren Einblicken als das alte GA Universal fähig. Bei der Umstellung zu GA4 ergab sich jedoch etwas Unerwartetes, das zuvor bei Google Analytics noch nicht aufgetreten war: Plötzlich war das Internet voll von User:innen, die ihre Frustrationen mit der neuen Version des Produkts teilten. Hier sind nur einige der vielen Artikel, die du hierzu überall im Web finden kannst:

• Fehlende vorgefertigte Standardberichte, aber mehr Kontrolle als je zuvor bei der Anpassung.

• GA4 ist Müll, oder?

• GA4 nervt, was benutzt ihr stattdessen?

• Warum Leute die Nutzeroberfläche von Google Analytics 4 hassen

• Was bei Google Analytics 4 fehlt

• Fehlende Berichteinblicke in GA4

Allgemein ranken sich jedoch viele dieser Sorgen um die Tatsache, dass ausführliche Anpassungen und manuelles Tagging notwendig sind, um die Funktionalitäten von GA4 voll auszuschöpfen. Teams möchten GA4 für ihre Analytics einsetzen, aber oft scheinen das Tagging und Anpassen einfach nicht schnell genug abzulaufen, um Datenlücken zu schließen und alltäglich anfallende Fragen zu beantworten.

Dies ist auch ein typisches Problem für viele andere traditionelle Web-, App- und Produktanalysetools, die manuelles Tagging zur Erfassung von In-Page-Klick-Events erfordern. Häufige Beschwerden, die wir von den Nutzenden dieser Tools hören, sind

• Datenlücken: Theoretisch kann man jedes Event taggen, aber man kann niemals alle Ereignisse markieren. Datenlücken sind unvermeidlich.

• Begrenzte Antworten: Wenn du es nicht getaggt hast, ist es nicht rückwirkend und du kannst die Frage nicht beantworten.

• Hohe Kosten: Ständiges Tagging ist mühsam, blockiert Datenteams und belastet Programmierteams, die andere Zuständigkeitsbereiche haben.

• Bei Apps ist das Problem noch größer: Mit Websites ist die Lage schon problematisch genug, aber das Tagging dauert viel länger und erfordert weit mehr Aufwand und Zeit bei der Instrumentierung mobiler Apps.

Deshalb wenden sich viele Unternehmen an Contentsquare als Alternativoption.

GA4 und Contentsquare

GA4 und Contentsquare sind beide erstklassige Plattformen für digitale Analysen. Sie werden häufig miteinander verglichen.

• Hunderte von Unternehmen nutzen Contentsquare Product Analytics, um GA4-Anwendungsfälle zu ersetzen, weil es ihnen hilft, alltägliche Fragen einfacher und mit geringeren Gesamtkosten zu beantworten. Grund ist, dass es automatisch umfassendere Daten über das Verhalten ihrer Nutzenden erfasst, ohne dass sie jedes Klick-Event, das besser verstanden werden soll, manuell taggen müssen.

• Noch häufiger werden GA4 und Contentsquare Experience Analytics in Kombination eingesetzt. Sie lassen sich sogar so integrieren, dass Contentsquare die Erlebnisse und das Verhalten der mit GA4 definierten Zielgruppen visualisiert. Dies ermöglicht es Teams, die beabsichtigten im Vergleich zu den tatsächlichen Experiences besser zu verstehen und auf Basis des geschäftlichen Impacts zu priorisieren, was verbessert und was behoben werden soll.

Ob du GA4 mit Contentsquare Experience Analytics bereichern oder einige deiner GA4-Anwendungsfälle durch Contentsquare Product Analytics ersetzen solltest, hängt ganz von deinen Zielen ab.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen Contentsquare und GA4?

Anstatt sich in einen Tool-Vergleich zu stürzen, solltest du von deinen Unternehmenszielen ausgehen. Was sind deine größten geschäftlichen Herausforderungen? Wähle die Plattform, die dafür geschaffen wurde, dir beim Erreichen deiner Ziele zu helfen.

Hier folgt ein Überblick über die wichtigsten Unterschiede im Anwendungszweck zwischen Contentsquare und GA4 aus unserer Sicht

Wie lässt sich die Marketing-Akquise verbessern?

Für Marketing-Fachkräfte, die sich mit Akquisitionsproblemen beschäftigen, bieten sowohl GA4 als auch Contentsquare wertvolle Metriken rund um Kampagnen-Traffic und Conversions.

• Nutzerzentriertes Reporting: Beide verfolgen die individuellen User Journeys über Geräte und Plattformen hinweg und bieten so einen klareren Überblick über die Interaktionen.

• Event-basiertes Tracking: Das anpassbare Event Tracking erfasst bestimmte Aktionen wie Klicks oder Käufe, um detailliertere Einblicke in die Kampagnen-Performance zu erhalten.

• Fortgeschrittene Segmentierung: Ermöglicht eine verhaltensbasierte Segmentierung des Publikums und hilft Marketing-Fachkräften zu verstehen, welche Gruppen den größten Wert bringen.

Neben den Grundlagen zählen zu den Stärken von GA4 bei der Verbesserung der Marketing-Akquise auch

• eine nahtlose Integration mit Google Ads: GA4 ist direkt mit der Google Marketing Platform verbunden und ermöglicht so ein besseres Kampagnen-Targeting sowie ein besseres Performance Tracking.

• verbessertes Publikums-Targeting: GA4 ermöglicht das Erstellen von nutzerdefinierten Zielgruppen, die einfach in Google Ads importiert werden können, um ein präzises Targeting und Retargeting zu ermöglichen.

• die Attributionsmodellierung: GA4 bietet mehrere Attributionsmodelle an, um zu bewerten, wie verschiedene Marketing Touchpoints zu Conversions beitragen.

Tracking von Marketing-Analysen in einem GA4-Dashboard.

Dagegen ermöglicht dir die Webanalysefunktionen von Contentsquare zudem tiefe Einblicke in deine Marketing-Akquisekanäle, z. B. Traffic- und Conversion-Metriken nach Kampagnen. Mit der Ergänzung durch Contentsquare Experience Analytics steigt deine Schlagkraft in Bezug auf das Erhöhen deines Marketing-ROI (Return on Investment) dramatisch an.

Die Integration von GA4-Zielgruppen in Contentsquare Experience Analytics

Wie die GA4-Hilfeseiten dokumentieren: „In Google Analytics besteht eine Zielgruppe aus Nutzern [...], für die ähnliche Verhaltensdaten erfasst wurden oder die demografische oder andere beschreibende Daten gemeinsam haben. Sie können z. B. zur selben Altersgruppe oder zum selben Geschlecht gehören oder über dieselbe Kampagne erreicht worden sein. [...] Sie können Zielgruppen für von Ihnen verwendete Werbeprodukte wie Google Ads freigeben, um bestimmte Nutzer zu erreichen.“

Wäre es nicht hilfreich, wenn du diese gleichen GA4-Zielgruppendefinitionen in Contentsquare importieren könntest, um einen umfassenden visuellen Einblick in das Verhalten dieser Zielgruppen zu erhalten, während sie deine Website besuchen? Welche Inhalte ziehen sie an und welche nicht? Welche Zwecke verfolgen sie? Was sind ihre Erlebnisse?

Genau das kannst du mit der Integration zwischen Contentsquare Experience Analytics und GA4 erreichen:

• Überführe deine GA4-Zielgruppen nahtlos zu Contentsquare, um deine Analysen und Erkenntnisse zu verbessern.

• Filtere jede Heatmap oder suche nach Replays, indem du importierte GA4-Zielgruppen auswählst.

• Finde Verbesserungschancen für Journeys und Content, die auf den Wünschen und Bedürfnissen der Zielgruppen basieren – so wie es ihr Verhalten und ihre Probleme nahelegen.

• Wende die gewonnenen Erkenntnisse auf deine Werbekampagnen in der Google Marketing Platform an.

😉 Ein perfekter synergetischer Use Case!

Contentsquare A/B-Test-Integrationen

Ein weiteres Beispiel für den Nutzen, den Contentsquare zur Verbesserung des Marketing-ROI beiträgt, ist die Integration mit allen führenden A/B-Testplattformen, darunter AB Tasty, Optimizely, Monetate, Kaneleoono und VWO.

Marketingfachkräfte, die A/B-Tests durchführen möchten, um Bounces zu reduzieren und die Conversion-Raten von Marketingkampagnen zu erhöhen, können ihre Ergebnisse mit diesen Integrationen auf 3 Arten verbessern:

• Nutze die AI-gestützten Erkenntnisse von Contentsquare, um neue Gelegenheiten für Experimente zu identifizieren, etwa: Welche Tests sind am besten geeignet, um messbare Auswirkungen herbeizuführen?

• Erkenne genau, was sich während der Tests auf Conversions und Umsatz auswirkt, indem du Heatmaps Seite an Seite vergleichst.

• Verstehe genau, warum Varianten gewonnen (und verloren) haben, um diese bei zukünftigen Tests und Designänderungen effektiver zu wiederholen bzw. anzupasssen.

Visualisiere das Ergebnis von A/B-Testvarianten mit Seite-an-Seite-Heatmaps in Contentsquare

👉 Das Ergebnis ist ein schnellerer Weg zum Marketing-ROI – eine Win-Win-Situation.

Was Contentsquare besser kann als GA4 (und warum das wichtig ist)

Es gibt viele Anwendungsfälle, bei denen Contentsquare Vorteile und zusätzliche Tools bietet, die weit über das Angebot von GA4 hinausgehen. Hier sind einige Beispiele, basierend auf der Tabelle von Anwendungsfällen, die wir oben gesehen haben.

Wie schaffen wir es, bessere Produkte zu entwickeln sowie die Nutzerakzeptanz und das Wachstum anzutreiben?

Sowohl Contentsquare Product Analytics als auch GA4 sind Marktführer für Web-, App- und Produktanalysefunktionalitäten. Du kannst beide nutzen, um

• Anmeldungen und Produktnutzung zu tracken,

• Onboarding und Feature Engagement zu messen,

• das Nutzerverhalten über Sessions und Geräte hinweg nachzuvollziehen,

• Retention zu tracken und Kohortenanalysen durchzuführen,

• nutzerdefinierte Produktanalyse-Dashboards für verschiedene Teams mit Vorlagen für gängige Anwendungsfälle zu erstellen und

• den Erfolg von SaaS-Produkten und E-Commerce-Shops zu messen.

Analyse der Kohorten-Retention in GA4 (oben) vs. Contentsquare (unten)

Der größte Unterschied zwischen Contentsquare Product Analytics und GA4 ist das Setup, genauer: die Datenerfassung. Contentsquare hat seine Autocapture-Fähigkeiten für Websites und mobile Apps im Laufe von über 10 Jahren Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen verfeinert. Heute ist es die am weitesten verbreitete Autocapture-Lösung für Web- und App-Analysen in der Branche.

Die automatische Erfassung von Contentsquare hat sich auf dem Markt bewährt und bietet Kosten- und Zeitersparnisse beim Erstellen eines vollständigeren Bildes von In-Page-Interaktionen, sodass Teams alltägliche Fragen mit weniger Kosten und Aufwand beantworten können:

• Du musst nicht im Voraus planen, welche Klick-Events verfolgt werden sollen – Contentsquare erfasst automatisch alle Klicks, Taps, Feldinteraktionen etc. auf der Seite.

• Nicht nötig, bei jeder Änderung Programmierer:innen einzuschalten – die Engineers können sich auf ihren eigenen Zuständigkeitsbereich konzentrieren.

• Flexibilität beim Stellen neuer Fragen zu historischen Daten –rückwirkende Daten bedeuten, jede Person kann jederzeit zu jedem Datenpunkt zurückgehen und ihn analysieren oder Probleme beheben.

• Geringeres Risiko, wichtige Daten zu verpassen, die für die Beantwortung von Fragen benötigt werden – du musst dir keine Sorgen mehr machen, dass du vergisst, ein bestimmtes Event zu verfolgen. Ein vollständigerer Datensatz bedeutet bessere und schnellere Antworten auf Fragen.

• Weniger Gesamtbetriebskosten – erspare dir den enormen Aufwand und die Kosten, die bei herkömmlichen Analysen für manuelles Taggen anfallen.

• Geringere Gebühren – spare zusätzliche Gebühren, die bei einigen Analysetools anfallen, deren Preise sich mit steigender Anzahl von getaggten und erfassten Events erhöhen.

Dieser Ansatz spart Zeit und Geld, reduziert den technischen Aufwand und stellt sicher, dass du immer über die Daten verfügst, die du für fundierte Entscheidungen benötigst. Und alles funktioniert direkt nach dem Erwerb.

Manuelles Tracking vs. Autocapture

Warum ist das wichtig?

Bessere und schneller gelieferte Antworten auf Fragen heißt, dass die Produktteams bei der Priorisierung, der Prüfung und der Kurskorrektur von Roadmap-Veröffentlichungen agiler vorgehen können. Dadurch können sie neue Versionen häufiger und besser herausbringen. Dies führt zu erfolgreicheren Produkten, die eine größere Chance haben, erfolgreiche, loyale Nutzende zu schaffen und ihre Leitstern-KPI-Ziele (Key Performance Indicators) zu erreichen.

Wie können wir die Erlebnisse, das Content Engagement und Conversions verbessern?

Teams, deren Aufgabe es ist, ansprechende und attraktive Markenerlebnisse zu schaffen, brauchen eine Möglichkeit, um zu messen, ob ihre Content-Strategien erfolgreich sind. Dazu müssen Conversions und Umsätze auf die Inhaltselemente zurückgeführt werden, die die Nutzenden auf ihrem Weg beeinflussen. Die Entscheidung, welche Inhaltselemente beibehalten, verbessert oder neu positioniert werden sollen, hilft ihnen, das richtige Gleichgewicht zu finden: zwischen dem Schaffen von inhaltsreichen Erlebnissen und kürzeren Wegen zur Conversion.

Aus diesem Grund fügen Marketingfachkräfte und Content-Teams Contentsquare Experience Analytics zusätzlich zu GA4 hinzu – um die einzigartigen visuellen Einblicke zu erhalten, die Contentsquare bietet:

• Heatmaps zeigen genau, welche Elemente die Conversions und den Umsatz ankurbeln, etwa auf der Homepage oder den Produktseiten – nutze sie, um für Änderungen zu plädieren, den Erfolg eines Experiments zu demonstrieren und das Verhalten von Segmenten Seite an Seite zu vergleichen.

• Live Browsing Heatmaps ermöglichen es dir, Metriken mit nur einem Klick direkt über deine Website zu überlagern – verwende die Erweiterung CS Live Chrome, um in Echtzeit zu visualisieren, wie Besuchende innerhalb deiner Website interagieren.

• Journey Maps visualisieren Customer Journeys auf eine Art und Weise, die für die Entdeckung unerwarteter Verhaltensweisen hilfreicher ist. Sie zeigen eine Top-Down-Ansicht des gesamten Nutzer-Flows durch die gesamte Website oder App auf einen Blick. Ähnliche Seiten werden nach Seitentypen gruppiert, um Ablenkungen zu reduzieren. Du kannst sogar die Journeys Seite an Seite vergleichen, z. B. um die Unterschiede in den Journeys von Nutzenden aufzuzeigen, die sie abschließen, und solchen, die dies nicht tun.

Durch die Kombination von visuellen Analysen und traditionellen Diagrammen gibt Contentsquare dir die Möglichkeit, zu verstehen, warum Nutzende ihre Journeys abbrechen und welche A/B-Tests die Ergebnisse am ehesten verbessern. Dieser Anwendungsfall der Information über die besten A/B-Tests zur Steigerung der Conversions ist einer der größten Werttreiber für Unternehmen, die Contentsquare Experience Analytics nutzen.

Wie schaffen wir es, Hindernisse aufzudecken und die zu behebenden Probleme je nach ihren Auswirkungen auf den Umsatz zu priorisieren?

Kein Unternehmen kann es sich leisten, Kund:innen und Nutzende aufgrund von Frustrationen auf den eigenen Websites und Apps zu verlieren. Hier helfen Session Replays, um dich in die Lage der Nutzenden zu versetzen und nachzuvollziehen, was sie erleben.

Während Google über Page Speed Insights und Google Lighthouse Geschwindigkeitsmetriken liefert, gibt es weit mehr, das erfahrene Experience-Analytics- und Monitoring-Tools wie Contentsquare bieten können, um Reibungspunkte, ihre Ursachen und ihren Business Impact zu identifizieren.

Technische Fehleranalysen und -behebungen

Was dir der Einsatz von Contentsquare ermöglicht:

• Session Replays – so kannst du in die Schuhe der Nutzenden schlüpfen und genau sehen, was sie während ihrer Zeit mit deinen Websites und Apps erlebt haben.

• Kombiniere Error Monitoring mit Session Replays für Websites und mobile Anwendungen – erkenne automatisch Fehler und zeige dann die entsprechenden Session Replays an, um genau zu sehen, was die Nutzenden vor, während und nach dem Auftreten des Fehlers erlebt haben, z. B. JS-Fehler, API-Fehler, App-Abstürze, in der Konsole protokollierte Fehler und nutzerdefinierte Fehler wie etwa Formularvalidierungen.

Beispiel für ein Session Replay mit Fehlererfassung und Quantifizierung des Impacts in Contentsquare

• Spare Zeit mit Frustration-Scoring und Session Replays – indem du eine Rangliste der Sessions erstellst, die am ehesten aufschlussreich sind und wiederholt werden sollten.

• Ermögliche Advanced-Support-Teams das Lösen eskalierter Probleme, indem du die exakten Sessions im Zusammenhang mit Kundendiensttickets wiedergibst und den tiefliegenden Problemursachen auf den Grund gehst – bis hin zu Fehlern, feinkörnigen Netzwerkdetails, Anfrage-/Antwort-Headern und Textkörpern.

• Gewährleiste Sicherheit, indem nur autorisiertes Personal die Kundendaten entschlüsseln kann, die für die Bearbeitung der Servicetickets von Kund:innen benötigt werden.

• Ermögliche Programmierern eine Einsicht in den vollständigen Wasserfall an Netzwerkdetails hinter jeder Wiedergabe – so können sie schnell verstehen, was zu Fehlern führt, und diese fix beheben.

• Erhalte anpassbare Echtzeit-Fehlerwarnungen und Dashboards, die dein Team bei kritischen Problemen aktivieren.

• Mach es dir einfach, Tickets über Jira einzureichen oder Teams über Slack und Microsoft Teams zum Handeln zu bewegen.

Spare Zeit und konzentriere dich auf wirkungsvolle Optimierungen mit den AI-gestützten Einblicken von Contentsquare, z. B. mit dem Frustration-Score.

Die beiden wohl beliebtesten Funktionalitäten von Contentsquare für Technik-Teams, die sich um reibungslose Erlebnisse kümmern sollen, sind die Textsuche und die Impact Quantification mit nur einem Klick.

• Die rückwirkende Textsuche in Contentsquare ermöglicht Teams das

  • Erfassen und Quantifizieren aller Fälle, bei in denen Website-Nutzende unerwartete Fehlermeldungen jeglicher Art erhalten haben, z. B. „Oh, da ist etwas schiefgelaufen”,

  • Veranschaulichen der Art und Weise, wie Nutzende diese Nachrichten erleben,

  • Erhalten von Informationen, die den Technik-Teams nicht schon von ihren APM-Tools wie Dynatrace, Datadog usw. bekannt waren.

• Impact-Quantifizierung mit nur einem Klick von Verhaltensweisen und Fehlern direkt vom Session Replay aus

  • Hast du eine Hürde oder einen Fehler entdeckt? Wähle einfach die Probleme bzw. Verhaltensweisen aus, die dazu geführt haben, und quantifiziere sie mit einem Klick, um zu sehen, wie viele weitere User:innen dieselben Schwierigkeiten haben.

  • Contentsquare vergleicht automatisch das Segment der Kund:innen, bei denen das Problem auftritt, mit dem Segment derjenigen, bei denen es zu diesem Zeitpunkt nicht auftritt, um den tatsächlichen Impact der Problematik zu berechnen.

  • Dies ermöglicht es den Teams, von Einzelfällen aus breitere Schlüsse zu ziehen und die Probleme zu priorisieren, die für das Unternehmen und die Kunden tatsächlich ausschlaggebend sind.

Speed Analysis

Google stellt zwar Geschwindigkeitsmetriken über Page Speed Insights und Google Lighthouse zur Verfügung – diese Tools werden jedoch häufig in Kombination mit Contentsquare verwendet, um einen umfassenden Überblick über die Performance zu erhalten.

• Contentsquare bietet eine Speed Analysis (Geschwindigkeitsanalyse) auf der Grundlage von Real User Monitoring (RUM), um Performance-Probleme zu identifizieren, die Conversions beeinträchtigen. Am wichtigsten ist, dass du damit den Impact langsamer Geschwindigkeiten auf die Conversions bei Contentsquare quantifizieren kannst. Vielleicht gibt es Content-Elemente, die sehr visuell sind, aber deine Webseiten verlangsamen können. Wenn du weißt, ob diese Elemente zu einer höheren Conversion führen, kannst du eine fundierte Entscheidung treffen, ob sie beibehalten, verbessert oder entfernt werden sollen.

• Contentsquare bietet auch zusätzliche Tools zur Speed Analysis, die auf synthetischem Monitoring, d. h. auf Labortests, basieren. Teams verwenden diese mit Google-Tools zum

  • Testen von Experiences an verschiedenen festen geografischen Standorten,

  • Testen von Erlebnissen in regelmäßigen Abständen und

  • Testen von Szenarien kritischer Journeys, z. B. an der Kasse.

Ein Beispiel für die Quantifizierung des geschäftlichen Impacts einer schlechten Performance

UX-Probleme

Oftmals funktionieren Websites und Apps genau so, wie sie konzipiert wurden. Aber zu viele Nutzende sind trotzdem verwirrt und frustriert. Um diese Probleme zu erkennen, sind Daten erforderlich, die über die Link-Klick-Daten hinausgehen, die typische Web- und Produktanalysetools erfassen. In Contentsquare kannst du mitunter auch Folgendes visualisieren:

• Klicks auf nicht anklickbare Inhalte, bei denen Nutzende denken, dass etwas anklickbar sein sollte.

• Wiederkehrende oder Wutklicks sind ein enthüllendes Zeichen dafür, dass etwas nicht in Ordnung ist.

• Klicks, die zu Fehlern führen.

• Mehrfache wiederholte Interaktionen mit Formularfeldern, die auf Schwierigkeiten und zu viel Aufwand hindeuten.

• Automatisierte Formularanalyse mit Metriken wie Abbruchraten, Neuausfüllraten, Blank-Raten.

• Integration von Voice-of-Customer-Tools zum Replay von Sessions der Nutzenden, die ihre Erlebnisse schlecht bewertet haben, um zu verstehen, was zu ihren Frustrationen geführt hat.

• Journey-Analysen Seite an Seite, z. B. um Journeys mit einer Experience-Bewertung von 5 Sternen mit solchen zu vergleichen, bei denen Nutzende ihre Erfahrung mit nur 1 Stern bewertet haben.

• Und vieles mehr.

Die Tiefe und Breite der Funktionalitäten rund um das Experience Monitoring bei Contentsquare machen deutlich, warum sich Technik-Teams zunehmend auf diese Lösung verlassen, um einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen – ganz egal, ob sie sie in Kombination mit GA4 oder nur als Contentsquare Product Analytics einsetzen.

Wie schaffen wir es, unsere Kund:innen zufriedener zu machen, basierend auf dem Sammeln von Feedback und besserem Zuhören?

Das Feedback aus Voice of Customer (VoC) gibt dir direkten Zugang zu dem, was in den Köpfen deiner wichtigsten Unternehmensressource vor sich geht: deinen Kund:innen.

VoC-Tools versetzen Teams im gesamten Unternehmen in die Lage, datengestützte Entscheidungen zu treffen:

• Marketing-Fachkräfte können Kampagnen auf Basis der Kundenstimmung verfeinern.

• Produktteams können die Features priorisieren, die bei den Nutzenden gut ankommen.

• Der Kundensupport kann häufig auftretende Pain Points angehen.

• Führungskräfte können die allgemeine Zufriedenheit und Loyalität einschätzen.

All dies führt zu einem verbesserten Kundenerlebnis und zu mehr Geschäftswachstum.

Google bietet derzeit kein eigenes VoC-Tool an – du wirst es mit anderen kostenpflichtigen Tools wie Survicate oder Sprig integrieren müssen, um Feedback-Antworten zu sammeln und sie mit deinen quantitativen Daten zu verknüpfen.

Mit Contentsquare hast du die Möglichkeit, bereits eingebaute VoC-Tools zu nutzen oder zu integrieren, einschließlich:

• Surveys – AI-gestützt für jeden Anwendungsfall, etwa Exit-Intent-Umfragen und Net-Promoter-Score-(NPS-)Umfragen,

• Feedback-Buttons – sammle mühelos und jederzeit Feedback mit der kontextbezogenen Screenshot-Erfassung,

• Intelligente Analysen – wandle qualitative Daten in umsetzbare Metriken mit AI-Umfrageantworten und Stimmungsanalysen um,

Für Contentsquare-Kund:innen liegt der Fokus auf der Fähigkeit, Feedback in großem Umfang nachzuvollziehen – mit Hilfe von

• Session Replay: nur 1 Klick zum Wiederholen der Erlebnisse, die zum jeweiligen Feedback geführt haben.

• Segmentierung, z. B. für Journey Analysis und Heatmaps: Vergleiche das Verhalten von Nutzenden, die ihre Erfahrungen gut bzw. schlecht bewertet haben.

• Analyse der tiefliegenden Ursachen: Kombiniere Voice of Customer mit Contentsquare Experience Analytics, um herauszufinden, was Nutzenden Frustrationen bereitet hat, z. B. langsame Geschwindigkeiten, technische Fehler, UX-Verwirrungen oder alles zusammen.

• Impact Quantification mit 1 Klick vom Replay aus: Zoome von einem beliebigen Feedback aus auf alle Nutzenden, um zu quantifizieren, wie viele andere Nutzende dieselben Frustrationen hatten – selbst wenn sie kein Feedback hinterlassen haben – und welche Auswirkungen dies auf Conversions und den Umsatz hatte.

Eignet sich Contentsquare oder GA4 besser für dein Team?

Es kommt ganz darauf an, was der Hauptgrund für deine Nutzung einer Plattform wie GA4 ist. Wenn es um das Messen von Webanalyse-Pageviews und das Verständnis von Journeys auf hohem Niveau geht, kannst du deine Ziele mit beiden Plattformen erreichen. Aber Contentsquare Product Analytics hat sich seit über 10 Jahren bewährt und bietet dank der Autocapture-Architektur enorme Kosten- und Zeiteinsparungen. Mehr als tausend Unternehmen nutzen die Plattform, um alltägliche Fragen zu beantworten, deren Beantwortung mit traditionellen Analysemethoden, die manuelles Tagging erfordern, einfach zu schwer und zu kostspielig wäre.

Wenn es um das Wachstum des gesamten Unternehmens geht, ist Contentsquare die einzige All-in-One-Plattform, die Produkt- und umfassende Experience-Analysen, Monitoring und Voice-of-Customer-Funktionalitäten kombiniert, um das Wachstum aus allen Blickwinkeln anzugehen. Diese sind unverzichtbar, ob als Ergänzung zu GA4 oder beim Verwenden von Contentsquare Product Analytics.

Die einzige Methode, um wirklich zu verstehen, welche Lösung am besten zu den Anforderungen deines Teams passt, ist eine Erfahrung aus erster Hand: Mach die 6-minütige Contentsquare-Produkttour und sieh selbst, wie Contentsquare die GA4-Plattform für dein Team übertreffen kann.

FAQs Contentsquare vs. GA4

Net Promoter®, NPS®, NPS Prism® und die NPS-bezogenen Emoticons sind eingetragene Marken von Bain & Company, Inc., NICE Systems, Inc. und Fred Reichheld. Net Promoter ScoreSM und Net Promoter SystemSM sind Dienstleistungsmarken von Bain & Company, Inc., NICE Systems, Inc. und Fred Reichheld.