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Benutzerdefinierte Dimensionen

Auch bekannt als: Custom Dimensions
Kurz erklärt

Benutzerdefinierte Dimensionen (Custom Dimensions) sind selbst festgelegte Merkmale, mit denen sich Analyse-Daten über die Standardfelder hinaus anreichern lassen. Sie erfassen zusätzliche Informationen zu Nutzern, Sitzungen oder Ereignissen, die ein Analyse-Tool nicht von Haus aus bereitstellt. So lassen sich Auswertungen an die individuellen Fragestellungen eines Unternehmens anpassen.

Benutzerdefinierte Dimensionen

Wie funktionieren benutzerdefinierte Dimensionen?

Analyse-Werkzeuge liefern von Haus aus Standarddimensionen wie Gerät, Land oder Quelle. Benutzerdefinierte Dimensionen ergänzen diese um eigene Merkmale, etwa den Mitgliedsstatus, die gewählte Sprache, eine Kundenkategorie oder das Rechtsgebiet einer Anfrage. Diese Werte werden beim Auslösen eines Ereignisses als Parameter mitgegeben.

Technisch werden die zusätzlichen Informationen meist über den Datalayer und einen Tag-Manager an das Analyse-Tool übergeben und dort als Dimension registriert. In Google Analytics 4 basieren benutzerdefinierte Dimensionen auf Ereignis- oder Nutzerparametern, die zuvor definiert wurden.

Man unterscheidet nach Gültigkeitsbereich: Ereignisbezogene Dimensionen gelten für ein einzelnes Ereignis, nutzerbezogene Dimensionen bleiben über mehrere Sitzungen hinweg mit einem Nutzer verknüpft. Diese Unterscheidung bestimmt, wie sich die Dimension in Berichten auswerten lässt. Wird der Gültigkeitsbereich falsch gewählt, liefern Berichte leicht unplausible Ergebnisse, weshalb dieser Punkt schon bei der Definition sorgfältig festgelegt werden sollte.

Warum sind benutzerdefinierte Dimensionen wichtig?

Standardberichte beantworten allgemeine Fragen, aber jedes Unternehmen hat eigene, spezifische Fragestellungen. Benutzerdefinierte Dimensionen machen genau diese auswertbar. So lässt sich etwa nachvollziehen, welche Leistungskategorie besonders viele Anfragen erzeugt oder wie sich angemeldete von nicht angemeldeten Nutzern unterscheiden.

Für Kanzleien und Dienstleister eröffnet das die Möglichkeit, Anfragen nach Rechtsgebiet, Standort oder Anliegen zu segmentieren und Kampagnen gezielter zu bewerten. Ohne solche Dimensionen bliebe die Auswertung auf allgemeine Kennzahlen beschränkt und würde die für das Geschäft entscheidenden Unterschiede nicht sichtbar machen.

Benutzerdefinierte Dimensionen in der Praxis

Der Einsatz beginnt mit der Frage, welche zusätzlichen Merkmale für die eigenen Entscheidungen wirklich relevant sind. Danach werden die entsprechenden Werte im Datalayer bereitgestellt, als Parameter erfasst und im Analyse-Tool als Dimension angelegt. Eine saubere, konsistente Benennung ist wichtig, damit die Auswertung eindeutig bleibt.

Zu beachten sind die Grenzen der Analyse-Plattformen, die die Zahl benutzerdefinierter Dimensionen beschränken. Daher sollte man sich auf die aussagekräftigsten Merkmale konzentrieren. Datenschutzrechtlich dürfen über solche Dimensionen keine unzulässigen personenbezogenen Daten erfasst werden, etwa eindeutige Kennungen oder sensible Informationen, ohne dass eine Rechtsgrundlage vorliegt.

Häufige Fragen zu Benutzerdefinierte Dimensionen

Eine Dimension ist ein beschreibendes Merkmal, nach dem Daten aufgegliedert werden, etwa Gerät oder Rechtsgebiet. Eine Metrik ist ein messbarer Wert wie Anzahl der Sitzungen oder Conversions. Benutzerdefinierte Dimensionen ergänzen die verfügbaren Merkmale um eigene.

Die Anzahl ist je nach Analyse-Plattform und Kontoart begrenzt. Deshalb sollte man sich auf die wirklich entscheidungsrelevanten Merkmale beschränken, statt vorsorglich möglichst viele Dimensionen anzulegen.

Eindeutig identifizierende oder sensible personenbezogene Daten gehören in der Regel nicht in Analyse-Dimensionen. Viele Plattformen untersagen dies zudem in ihren Richtlinien. Die Erfassung sollte datenschutzkonform gestaltet und im Zweifel geprüft werden.

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