3 nützliche Tools für das Paid-Advertising-Reporting

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3 nützliche Tools für das Paid-Advertising-Reporting
© Lukas - pexels.com

Sowohl ein sauberes Reporting als auch die Auswertung der gesammelten Daten von Paid Ads-Kampagnen sind unerlässlich. Verschiedene beteiligte Stakeholder benötigen dabei unterschiedliche Daten als Entscheidungsgrundlage.

Idealerweise sollte monatlich ein Report, also ein Bericht über die aktuellen Entwicklungen der geschalteten Online-Werbeanzeigen, angefertigt werden. Sei es für die Chefetage, den Abteilungsleiter oder dafür, selbst den Überblick zu behalten.

Die Kunst bei Reports, besonders bei monatlichen, besteht darin, dass sie kurz ausfallen und einen Gesamtüberblick verschaffen. Um Reports nun so kurz wie möglich zu halten, gibt es zahlreiche KPIs (Key Performance Indicators), also Kennzahlen, welche die wichtigsten Merkmale einer Kampagne darstellen. Verschiedene Tools helfen dabei, diese Kennzahlen verständlich zu visualisieren. Wir stellen dir drei vor:

1. Google Data Studio

Wer schon Google Analytics und Google Ads nutzt, kann sich auf das kostenlose Tool Google Data Studio freuen. Mit diesem lassen sich kurzerhand und kinderleicht Reports erstellen. Teilweise gibt es sogar Mustervorlagen, die du nur noch mit deinen eigenen Daten füttern musst.

Egal ob einzelne Werte, Diagramme oder Tabellen: Mit Google Data Studio ist die Visualisierung spielend einfach – selbst von anfangs trocken wirkenden Zahlen. Auch der Bezug der Daten zu einem beliebigen Vergleichszeitraum ist im Handumdrehen, mit wenigen Mausklicks, erledigt.

Paid Advertising-Reporting in Google Data Studio
Paid Advertising-Reporting in Google Data Studio

Die Einbindung aller erdenklichen Google-Services, wie Ads, Analytics, Sheets oder Cloud Storage, ist sehr einfach. Auch die Zusammenführung zweier verschiedener Quellen ist hier möglich. So lassen sich die Daten einer Suchmaschinenanzeige, welche auf eine Landingpage verlinkt, mit deren Analytics-Daten abgleichen. Filterung ist in vielerlei Hinsicht möglich. Von allen erdenklichen Filtern kannst du auch deine eigenen Filter erstellen, falls doch mal einer fehlen sollte. Hier ist genaues Verarbeiten und Veranschaulichen der Daten möglich.

Die Kennzahlen bzw. KPIs sind je nach Datenquelle unterschiedlich, können aber schnell zusammengeführt werden. Falls eine Kennzahl nicht existiert, kannst du schnell eine Formel erstellen und einbinden, welche diese abbildet.

Datenquellen von Drittanbietern wie Bing oder Facebook sind nicht von Haus aus implementierbar, sondern müssen per CSV importiert werden. Du kannst zwar kleine Add-ons dazukaufen, diese sind aber dann doch sehr teuer.

Wenn das Ökosystem im eigenen Unternehmen auf Google setzt, hast du mit Google Data Studio eine gute Grundlage für aussagekräftige Reports.

2. Tableau

Nicht kostenlos, aber dafür umfangreicher, ist Tableau. Seit 2012 ist das Unternehmen damit beschäftigt, Big Data für jedermann lesbar zu machen. Der gravierendste Unterschied zu Data Studio ist, dass alle Daten eines Unternehmens, egal in welcher Form diese abgespeichert sind, in die Analyse mit einbezogen werden. Egal ob NoSQL, JSON oder andere Tabellenformate – Tableau versteht sie. Im Zusammenhang mit anderen Datenquellen, wie Website-, Ads- und Kundendaten können aussagekräftige Analysen visuell für den Nutzer dargestellt werden. Diese sind interaktiv, geben Handlungsweisungen zur Optimierung und sind vor allem verständlich.

Paid Advertising-Reporting in Tableau

Abbildung 2: Paid Advertising-Reporting in Tableau
Um eine Antwort auf eine Frage zu bekommen, musst du dich nicht mit Tabellen herumschlagen und diese mit komplizierten Filtern versehen. Dank natural language query und natural language processing teilt das Programm die gewünschten Ergebnisse einfach mit. Dies funktioniert, indem du eine Frage einfach in ein Suchfeld eintippst. Zum Beispiel:

  • „Alter der mobile Nutzer im Juni in einem Kuchendiagramm.“

Tableau eignet sich hier insbesondere für größere Unternehmen im IT-Bereich, da das Tool für den Umgang mit Big Data entworfen wurde: Also für große, meist unstrukturierte Datenmengen, die ein einzelner Analyst nicht mehr überblicken kann.

EXTRA: Online-Marketing: 9 KPIs, die du unbedingt verfolgen solltest

3. Power BI

Laut dem Gartner-Institut ist seit mehr als einem Jahrzehnt Microsoft führend, was die Analyse von Daten angeht. Auch hier beschränkt sich das Tool nicht nur auf die Website, sondern will gerne von allen möglichen Datenquellen aus dem Unternehmen gefüttert werden, um dem Nutzer die perfekten Analyseberichte seines Unternehmens zu erstellen.

Für eine reine Analyse von Suchmaschinenmarketing-Anzeigen oder einer Auswertung der Analysedaten ist dieses Tool schlichtweg unterfordert.

Auch hier ist Big Data wieder das Stichwort. Möchtest du jedoch alle Bereiche deines Konzerns überwachen, bist du mit Power BI gut aufgehoben. Verständliche Reports aus der Unmenge an Daten zu erstellen, ist auch für dieses Tool ein Kinderspiel.

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