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Bernadette Hohns
Datum Februar 15, 2023

Google BigQuery verstehen: Das ultimative Werkzeug für Marketing-Analysen

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Was ist Google BigQuery?

Als Marketingmanager suchst du ständig nach innovativen Möglichkeiten zur Verbesserung deiner Marketingstrategien. BigQuery zählt zu einem der wichtigsten Werkzeuge für eine effektive Marketinganalyse. Aber was genau ist BigQuery und für welche Anwendungszwecke kann es hilfreich sein?

BigQuery ist ein Data Warehouse-Service der Google Cloud Platform, mit dem du große Datenmengen in Echtzeit analysieren kannst. Dies bedeutet, dass du mithilfe von BigQuery nicht nur große Datenmengen speichern kannst, sondern auch in der Lage bist, diese Daten schnell und effizient zu analysieren. Dies macht BigQuery zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Marketing Manager, die große Datenmengen verwalten und analysieren müssen.

Anwendungsbereiche für BigQuery

  • Marketingkampagnen verfolgen: Mit BigQuery kannst du deine Marketing-Kampagnen in Echtzeit verfolgen und analysieren. Du kannst Daten aus verschiedenen Quellen, wie Google Analytics, Google Ads und CRM-Systemen, integrieren und hieraus Rückschlüsse ziehen für eine verbesserte Marketingstrategie. So kannst du sicherstellen, dass du die richtigen Entscheidungen triffst.
  • Kundenverhalten verstehen: BigQuery hilft dir auch, das Verhalten deiner Kunden besser zu verstehen. Du kannst Daten über die Interaktionen deiner Kunden mit deiner Website, E-Mail-Marketing-Kampagnen und sozialen Netzwerken zusammenführen und analysieren. So kannst du das Verhalten deiner Zielgruppe besser verstehen.
  • Marketing-Budgets optimieren: Mit BigQuery kannst du auch dein Marketing-Budget effektiver einsetzen. Du kannst die Effektivität deiner Marketing-Kampagnen messen und optimieren, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. So kannst du dein Budget sinnvoll einsetzen.

 

Probleme, die durch den Einsatz von BigQuery gelöst werden können:

  • Verarbeitung großer Datenmengen: BigQuery ist in der Lage, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, was es zu einer idealen Lösung für Unternehmen macht, die mit großen Datenmengen arbeiten.
  • Datenintegration: BigQuery ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, um ein umfassenderes Bild zu erhalten.
  • Langsame Datenanalyse: Mit BigQuery kannst du Daten schnell und effizient analysieren, ohne dass es zu Verzögerungen kommt.
  • Datensicherheit: BigQuery bietet eine hohe Datensicherheit und Compliance, da die Daten in den Google Cloud-Servern gespeichert werden.
  • Kosteneffizienz: Im Vergleich zu anderen Data Warehouse-Lösungen ist BigQuery kosteneffizient, da es auf einem Pay-per-Use-Modell basiert und keine Upfront-Investitionen erfordert.
  • Skalierbarkeit: BigQuery ist sehr skalierbar und kann problemlos an die wachsenden Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst werden.
  • Benutzerfreundlichkeit: BigQuery bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und intuitive APIs, die es Benutzern ermöglichen, Daten einfach zu analysieren und zu visualisieren.

Warum kann es sinnvoll sein, Google Analytics Daten in BigQuery zu verarbeiten:

 

  • Verarbeitung großer Datenmengen: Wenn du mit großen Datenmengen arbeitest, kann es sinnvoll sein, diese Daten in BigQuery zu verarbeiten, da es eine leistungsstarke Plattform für die Verarbeitung großer Datenmengen ist.
  • Erweiterte Datenanalyse: Mit BigQuery kannst du tiefere Einblicke in deine Google Analytics-Daten gewinnen, da es erweiterte Analysemöglichkeiten bietet, die in Google Analytics nicht verfügbar sind.
  • Datenbereinigung: BigQuery ermöglicht es dir, Daten zu bereinigen, bevor du sie für die Analyse verwenden, um sicherzustellen, dass du mit genauen Daten arbeiten.
  • Datenarchivierung: Mit BigQuery kannst du Google Analytics-Daten archivieren, um sicherzustellen, dass diese Daten für die Zukunft verfügbar sind.
  • Kosteneffizienz: Im Vergleich zu anderen Data Warehouse-Lösungen ist BigQuery kosteneffizient, da es auf einem Pay-per-Use-Modell basiert und keine Upfront-Investitionen erfordert.
  • Datenintegration: Mit BigQuery kannst du Google Analytics-Daten mit Daten aus anderen Quellen integrieren, um ein umfassenderes Bild zu erhalten.
  • Datenkonsolidierung: Wenn du mehrere Google Analytics-Profile hast, kannst du diese Daten in BigQuery konsolidieren, um eine einheitliche Sicht auf deine Daten zu erhalten.
  • Umgehung der LookerStudio Kontingente bei Nutzung des nativen GA4 Connectors: die Verarbeitung der Daten kann direkt in BigQuery erfolgen. Bereits dies kann zu deutlich schnelleren Auswertungen führen. Für die Datenauswertungen über den nativen GA4 Connector gibt es seit November 2022 Kontingente. Diese haben ein sehr geringes Volumen, so dass der großartige Funktionsumfang von LookerStudio nicht mehr wie bisher genutzt werden kann.
    In BigQuery gespeicherte Daten können in LookerStudio visualisiert werden, auch wenn die zu verarbeitende Datenmenge für den nativen Google Analytics Connector zu groß ist.

 

Wie funktioniert die Verbindung von GA4 Daten und einem CRM System in BigQuery?

 

  • Datenexport: Exportiere die Daten aus GA4 und dem CRM-System in BigQuery. Dies kann entweder automatisch über eine API oder manuell über CSV-Dateien erfolgen.
  • Datenintegration: Integriere die Daten aus GA4 und dem CRM-System in BigQuery. Hierbei kannst du Tabellen oder Views erstellen, um die Daten zusammenzuführen.
  • Datenanalyse: Verwende SQL-Abfragen, um die Daten aus GA4 und dem CRM-System zu analysieren und zu bereinigen.
  • Datenvisualisierung: Verknüpfe BigQuery mit einer Datenvisualisierungstool wie Google Looker Studio, um die Daten grafisch darzustellen und zu analysieren.
  • Diese Verbindung ermöglicht es, Kundendaten aus dem CRM-System mit den Verhaltensdaten aus GA4 zu kombinieren, um tiefere Einblicke in deine Kunden zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Verwendung von BigQuery als zentralem Datenspeicher ermöglicht es außerdem, Daten sicher und effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

Welche Voraussetzungen gibt es, um mit BigQuery zu starten:

 

  • Google Cloud-Konto: Du musst ein Google Cloud-Konto haben, um auf BigQuery zugreifen zu können.
    Hierfür wiederum wird benötigt:
    – ein Google Konto
    – eine Zahlungsmethode (Kreditkarten-Nummer)
    – Unternehmenskontaktinformationen einsch. Name, Adresse, Telefonnummer und E-Mail-Adresse
    – Rechnungsinformationen einschl. Rechnungsadresse und Kontaktperson
  • SQL-Kenntnisse: BigQuery verwendet die SQL-Sprache (Structured Query Language) für Abfragen und Analyse. Es ist hilfreich, wenn du grundlegende Kenntnisse in SQL besitzst.
  • Datenanalyse- und Visualisierungstools: Du benötigst ein Tool, um die Daten aus BigQuery zu visualisieren und zu analysieren. Bestens geeignet ist dafür das Google Looker Studio. 

Mit welchen Kosten musst du bei der Nutzung von Google BigQuery rechnen

Die Kosten für die Verbindung von BigQuery mit Google Analytics 4 hängen von mehreren Faktoren ab, wie z.B.:

  • Nutzung: Die Kosten für BigQuery richten sich nach der Anzahl der abgefragten Daten und der verwendeten Rechenleistung. Die Kosten für GA4 hängen von der Anzahl der gesendeten Daten und der Anzahl der Zugriffe auf das Datenmodell ab.
  • Storage: Die Kosten für den Storage deiner Daten in BigQuery werden ebenfalls in Rechnung gestellt.
  • Datenübertragung: Je nach Größe deiner Datenmengen und dem Verkehr, der von deinen Anwendungen generiert wird, können Datenübertragungskosten anfallen.

Es ist schwierig, einen genauen Preis ohne die Kenntnis der spezifischen Anforderungen und Nutzungsmuster zu nennen. Es besteht die Möglichkeit, die BigQuery-Preise auf der Google Cloud-Website zu überprüfen und den GA4-Preisrechner zu verwenden, um eine Schätzung der Kosten für deine Anforderungen zu erhalten. Beachte dabei auch, dass es möglicherweise kostenlose oder reduzierte Preise für bestimmte Nutzungsszenarien oder Abrechnungsmodelle gibt.

Der GA4-Preisrechner ist auf der Google Cloud-Website verfügbar. 

Unter diesem Link. kannst du die Kosten für deine spezifische Konfiguration berechnen, indem du die Anzahl der Ereignisse pro Monat, die Anzahl der Zugriffe und andere relevante Faktoren angibst.

Wenn du weitere Fragen zu BigQuery hast oder mehr über die Funktionen und Möglichkeiten von GA4 erfahren möchtest, lass es uns wissen. Wir werden unser Bestes tun, um dir weiterzuhelfen. Hier kannst du dir direkt einen Termin mit uns buchen!

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